强化学习（RL）在推荐系统中通过学习用户交互来训练算法做出序列决策。系统充当一个代理，根据用户的当前状态（例如，浏览历史、偏好）推荐物品（动作），并接收反馈（奖励），例如点击、购买或停留时间。随着时间的推移，代理学习一个策略——即选择推荐的策略——以最大化累积奖励。与优化即时结果的传统方法不同，RL 通过考虑每次推荐如何影响未来的互动来关注长期参与度。这种方法随着用户偏好和行为的变化而动态调整。
一个实际例子是视频流媒体平台使用 RL 来推荐内容。代理可能从冷启动策略开始，随机推荐视频以收集初始数据。随着用户观看、跳过或评分视频，代理会更新其策略，以偏好能让观众参与更长时间的内容。使用 Q-learning 或策略梯度等技术来平衡探索（尝试新的推荐）和利用（利用已知偏好）。例如，多臂老虎机算法可以为用户测试不同的电影类型，然后逐渐转向点击率较高的类型。奖励信号可以结合观看时长和订阅续订等多种指标，使推荐与业务目标保持一致。
挑战包括处理稀疏或延迟的奖励（例如，用户可能几天后才观看推荐的电影）以及扩展到大型物品目录。为了解决这个问题，开发人员通常使用近似方法，如深度 Q 网络（DQN）或 actor-critic 架构来降低计算复杂度。例如，新闻应用可以使用 DQN 来预测推荐文章的长期价值，即使用户没有立即点击它。此外，避免过滤气泡等伦理考量需要明确的机制，例如在奖励函数中添加多样性约束。通过反复试验和错误迭代优化策略，RL 使推荐系统能够适应个体用户，同时平衡短期和长期目标。