强化学习 (RL) 通过将问题构建为智能体（推荐系统）与环境（用户及其上下文）之间的交互，应用于推荐任务。 智能体通过试错学习推荐项目，旨在最大化长期累积用户参与度。 每个推荐都是一个动作，用户的反应（例如，点击、观看时长或购买）充当奖励信号。 系统根据这些奖励更新其策略，以改进未来的推荐。 例如，流媒体平台可能会使用 RL 实时调整其建议，从而平衡用户的即时满意度和长期保留。
强化学习在推荐中的一个主要优势是它能够处理动态的、顺序的决策。 传统的协同过滤或矩阵分解方法依赖于静态的用户-项目交互，但 RL 模型可以适应不断变化的偏好和上下文。 例如，电子商务平台可能会使用 RL 根据用户最近的浏览历史、一天中的时间，甚至季节性趋势来调整产品推荐。 智能体可能会首先采用在历史数据上训练的策略（例如，使用离线 RL），然后在发生新的交互时在线对其进行微调。 诸如 Q 学习或策略梯度之类的技术使系统能够在探索不同的推荐策略的同时，利用已知的有效策略。 例如，YouTube 基于 RL 的推荐器使用用户反馈和内容特征的组合来优化观看时长，并根据实时参与度动态地重新排列视频。
将强化学习应用于推荐的挑战包括稀疏的奖励信号、延迟的反馈和可扩展性。 用户通常只与推荐的一小部分进行交互，这使得从有限的数据中学习变得困难。 诸如奖励塑造（例如，为相关操作分配部分信用）或使用 bandit 算法（例如，上下文 bandits）之类的技术有助于解决这个问题。 延迟的反馈，例如用户几天后返回推荐的项目，需要模型来处理一段时间内的信用分配。 可扩展性是另一个问题，因为 RL 算法必须有效地处理数百万个项目和用户。 诸如带有嵌入层的神经网络或分布式训练框架（例如，Ray 或 TensorFlow Serving）之类的方法通常用于管理计算需求。 例如，Netflix 采用具有近似最近邻搜索的 RL，以有效地从海量目录中推荐内容，同时平衡探索和利用。