智能推荐系统：深度学习推荐模型_（9）.强化学习在推荐系统中的应用.docx

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强化学习在推荐系统中的应用

引言

推荐系统的目标是为用户推荐最相关的内容，以提高用户满意度和系统效率。传统的推荐系统方法主要依赖于协同过滤、矩阵分解等技术，但在动态环境和个性化需求日益增加的背景下，这些方法的局限性逐渐显现。强化学习（ReinforcementLearning,RL）作为一种能够处理动态决策问题的人工智能技术，逐渐在推荐系统中得到广泛应用。通过强化学习，推荐系统可以实时学习用户的行为模式，并根据用户的反馈不断优化推荐策略。

本节将详细介绍强化学习在推荐系统中的应用原理和具体实现方法，包括强化学习的基本概念、推荐系统中的强化学习框架、常