上下文Bandit算法可以通过动态平衡新选项的探索与已知偏好的利用来增强推荐系统。与依赖静态模型的传统方法不同，上下文Bandit算法使用实时反馈来根据用户上下文调整推荐。例如，在推荐电影时，系统可能会考虑用户的位置、时间以及观看历史记录。该算法评估这些特征以选择推荐，观察用户的响应（例如，观看或跳过），并更新其策略以改善未来的选择。这种方法在用户偏好随时间变化或因上下文而异的情况下特别有用。
一个实际的例子是新闻推荐系统。假设一个平台想要个性化用户的文章标题。上下文Bandit模型可能会测试标题的变体（例如，“科技巨头宣布AI合作伙伴关系”与“新隐私法影响社交媒体”），同时考虑上下文数据，例如用户的阅读历史记录或设备类型。如果用户点击第一个标题，则系统会加强与科技相关内容和该用户上下文之间的关联。随着时间的推移，该模型会学习在特定条件下哪些主题或措辞产生最佳共鸣。此方法还可以解决冷启动问题：对于数据有限的新用户，系统最初可以广泛探索，然后在收集更多反馈后逐渐利用已学习的偏好。
实施上下文Bandit算法需要选择一种算法，例如LinUCB（线性上限置信区间）或Thompson Sampling，这些算法在数学上平衡了探索和利用。例如，LinUCB将用户偏好建模为上下文特征的线性函数，并选择具有最高预测奖励加上探索奖励的推荐。开发人员还必须设计一个反馈循环：记录用户交互、近乎实时地更新模型参数，并确保可扩展性以处理大型动作空间（例如，数百万种产品）。挑战包括处理小众项目的稀疏数据和管理计算成本。但是，诸如Vowpal Wabbit或基于云的解决方案（例如，Azure Personalizer）之类的框架通过提供用于上下文处理和模型训练的预构建工具来简化部署，从而使团队可以专注于优化功能和调整探索率。