本研究旨在探讨如何通过奖励函数来评估推荐系统的效果以及如何解决推荐系统的对齐问题，尝试使用纯虚拟环境的例子评估各种潜在的解决方案。

Aug, 2022

研究发现，将现有的推荐系统直接应用于匹配市场是次优的。因此，提出了一种新的推荐框架来建模这种交互机制，并提出了高效的算法来计算个性化排名，并首次提出了联合优化所有市场候选人排名的方法来明确最大化社会福利。

Jun, 2021

本文提出了一种用于动态公平学习的约束强化学习算法，通过将推荐问题建模为约束马尔可夫决策过程，以解决推荐系统中长期公平性的问题。实验结果表明，该算法在推荐性能、短期公平性和长期公平性方面均具有优越性。

Jan, 2021

该论文通过建立推荐系统与企业盈利的新型连接，针对如何制定动态推荐策略，从而实现最大化收益的问题，提出了一种考虑价格、评估、饱和效应和产品之间竞争等多种因素的新模型，并利用基于 matroid 理论的精确连接以及智能启发式算法，对该模型进行了求解和验证。

Aug, 2014

本文提出了一种基于代理模型的模拟框架，旨在帮助提供商探索不同推荐策略的纵向动态，以设计维持业务成功的平衡推荐策略，研究表明，在更多考虑客户效用的情况下，不忽视盈利能力的混合策略能够在长期中实现最高累计利润，同时社交媒体可以增强观察到的现象。

Mar, 2022

本文介绍了先进推荐系统技术的快照，重点关注了 Recommender Systems，Reciprocal Recommender System 等 RRS 算法，以及融合过程和社交推荐应用的挑战和机遇。

Jul, 2020

在现代推荐系统中，为了最大化系统对参与者的价值并提高整体生态系统的 “健康度”，必须明确地对系统中的所有参与者的激励和行为进行建模，并考虑推荐者策略引起的相互作用。这需要使用强化学习等技术进行长期优化，使用社会选择方法对不同参与者的效用进行权衡，利用机制设计的工具来减少信息不对称并考虑激励和战略行为，通过整合行为经济学和心理学的概念来更好地对用户和项目提供者的行为进行建模，以及利用生成模型和基础模型的最新进展来使这些机制可解释和可操作。基于这些不同学科的交叉点，我们提出了一个概念框架，并阐明了几个研究挑战。

Sep, 2023

研究表明，推荐系统展示给用户的内容会影响他们的决策， 本文通过使用历史用户交互数据训练预测用户模型来评估推荐系统对用户偏好的影响，提出使用 “安全移位” 的概念来规避操纵行为。模拟实验表明，优化保持 “安全移位” 的推荐系统能够避免 manipulative 行为同时仍然能够产生用户参与度。

Apr, 2022

本文提出了一种上下文多臂赌博机模型来解决推荐系统中内容提供商对曝光量的依赖性，并开发具有次线性遗憾度和优化目标的算法，该算法的目标是最大程度地提高用户的福利和保留至关重要的内容提供商。

Feb, 2023

该研究论文是一篇关于在在线和移动社交网络中设计和实现推荐系统的综述，重点介绍了如何利用社交上下文信息来改善推荐任务，以及标准算法如何在完全分布式环境中进行增强和优化，并讨论了这些系统的优缺点和性能评估。

Jun, 2023