在线商业领域，推荐系统对增强用户体验至关重要。本篇研究论文探讨了基于上下文的强化学习模型 —— 上下文强化学习框架，作为实现个性化推荐的强大工具。我们深入研究了该领域中的挑战、先进算法与理论、协同策略，以及开放性问题和未来前景。与现有相关教程不同，（1）我们专注于上下文强化学习的探索视角，以减轻推荐系统中的 “马太效应”，即物品的热门度导致富者更富、贫者更贫；（2）除了传统的线性上下文强化学习，我们还将专注于神经上下文强化学习，近年来成为重要的分支，从经验和理论两方面探究神经网络如何增进上下文强化学习的个性化推荐；（3）我们将介绍最新的话题 —— 协同神经上下文强化学习，以结合用户异质性和用户相关性，为推荐系统定制；（4）我们将提供和讨论神经上下文强化学习在个性化推荐中的新兴挑战和未解问题，特别是对于大型神经模型。

Dec, 2023

本文提出了一种自适应聚类技术，以探索 - 利用策略为基础，用于内容推荐系统中高动态性的推荐领域，该算法利用数据中的喜好模式，具有与协同过滤方法类似的优点，对中等规模的真实世界数据集进行了实证分析，表现出可扩展性和预测性能提高。

Feb, 2015

本研究提出了潜在上下文强化学习算法来解决个性化推荐中的冷启动问题，能够更快地了解新用户的兴趣并实现更好的后悔上限。

Apr, 2016

本文介绍了一种基于数据驱动的回放方法，用于在线推荐系统中上下文匹配算法的离线评估，解决了传统基于模拟器的方法中数据建模困难且存在偏差的问题，并在 Yahoo! 等大规模新闻文章推荐数据集表现出的神经网络在在线离线策略上的准确性和效率。

Mar, 2010

研究了在高度非静态环境中的情境赌博问题，提出了一种高效的自适应学习算法，并提供了理论上的遗憾分析来证明在时间长度 $T$ 的情况下，实现了遗憾的亚线性缩放。此外，将该算法扩展到混合收益的更一般情况下，并进行了实证实验，证明了该算法在两种设置下对基线算法的优势。

Feb, 2020

本文介绍了一种基于多臂老虎机算法和位置点击模型的方法，用于解决线上系统中推荐排名的偏见问题，并在合成和实际数据集的离线和在线 A/B 测试中证明了该算法的有效性。

Apr, 2020

本文是对背景上下文算法的一个全面的研究和综述，重点关注依靠监督学习的优化原则的实用方法，并利用大量的监督学习数据集进行了实证评估。研究发现，最近使用不确定性乐观主义的方法在整体上效果最好，其次是通过上下文多样性暗示进行探索的简单贪心基线。

Feb, 2018

将上下文策略（Contextual bandit）算法推广到对话情境的策略推荐 (Conversational contextual bandit)，通过针对关键术语（key-terms）的交流反馈来加速策略学习，设计 Conversational UCB 算法来处理此类情境，理论分析 ConUCB 可以达到比传统策略策略 LinUCB 更小的遗憾上界，实验结果表明了该算法的有效性。

Jun, 2019

利用像 MovieLens、Netflix、Million Song 等推荐数据集提供的真实数据进行生成，从而为个性化任务生成模拟的环境，以反映真实世界用户交互的细微差别。该方法可用于解决个性化任务、算法基准测试、模型模拟等方面。我们在 MovieLens 和 IMDb 数据集上进行了数值实例演示。

Oct, 2022

本文介绍了一种基于上下文树的新闻推荐系统，能够根据用户的浏览行为为匿名访客提供高质量、准确、新颖的新闻推荐。该系统能够很好地捕捉新闻文章的独特性质，并提供良好的预测准确性。

Mar, 2013