在推荐系统中平衡探索与利用，需要在展示已知的高性能项目（利用）和测试新的或曝光不足的选项（探索）之间进行权衡优化。利用通过依赖已证实的偏好来最大化短期用户互动，而探索则收集关于测试较少项目的数据，以改进长期推荐。达成这种平衡可以防止系统陷入只展示热门项目的反馈循环，这种循环会随着时间推移降低推荐的多样性和用户满意度。
一种实用的方法是使用多臂老虎机算法。例如，epsilon-greedy 方法将大部分流量（例如 95%）分配给具有最高历史点击率的推荐项目（利用），但保留一小部分（例如 5%）随机推荐鲜为人知的项目（探索）。开发人员可以根据用户行为动态调整 epsilon 值：如果新项目受到欢迎，系统可能会暂时增加探索。另一种方法是 Thompson 采样，它使用概率分布来模拟项目性能的不确定性。如果两部电影的平均评分相似，但其中一部的观看次数较少，算法可能会更频繁地优先推荐观看次数较少的电影，以减少不确定性，从而基于统计置信度融合探索与利用。
实现通常涉及结合多种技术。例如，混合系统可能使用协同过滤进行利用（例如，推荐与过去购买相似的产品），同时采用上下文老虎机进行探索。上下文老虎机考虑特定用户的数据（例如，位置、一天中的时间）来测试更可能引起用户兴趣的项目。A/B 测试框架可以验证这些策略：开发人员可以运行一个实验，其中一组用户获得 90% 偏向利用的推荐，另一组用户获得 80% 偏向利用的推荐，并衡量长期留存率。强化学习库（例如 OpenAI 的 Gym）或偏向老虎机的框架（例如 Vowpal Wabbit）等工具可以简化这些方法的测试。关键在于监控多样性、用户互动和新颖性等指标，以迭代地优化平衡，而不过度复杂化系统。