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

该论文提出了一种新型的循环探索网络，用于在潜在空间中进行表示学习和有效的探索，以平衡相关性和多样性，同时考虑表示中的不确定性，理论分析表明，该网络即使存在学习表示中的不确定性，也能保持速率最优的次线性遗憾，实证研究证明了该网络在综合和真实推荐数据集上能够实现令人满意的长期奖励，优于现有最先进的模型。

Feb, 2022

在这篇论文中，我们介绍了一种新颖的非平稳情境强化学习算法，它结合了可扩展的基于深度神经网络的架构和一个精心设计的探索机制，在非平稳环境中优先采集具有最持久价值的信息，并通过对两个展现明显非平稳性的真实推荐数据集的实证评估，我们证明了我们的方法明显优于现有技术水平。

Oct, 2023

本文提出了一种新的上下文强化学习算法 NeuralBandit，它不需要对上下文和奖励的稳定性提出假设。该算法使用多个神经网络来建模上下文的价值，并提出了两种基于多专家方法的变体来在线选择多层感知器的参数。该算法在大型数据集上进行了测试，包括奖励稳定和不稳定的情况，并取得了成功的效果。

Sep, 2014

通过图神经网络，本论文提出了一种名为图神经赌博（GNB）的框架，旨在利用用户之间的协作特性来提高在线推荐系统的性能，并通过理论分析和实证研究验证了我们提出的框架的有效性。

Aug, 2023

本文通过提出的 EE-Net 策略，使用两个神经网络（开发网络和探索网络）来解决 contextual multi-armed bandits 中的 exploitation-exploration trade-off 问题，提供了一个实例化的 regret upper bound，表现优于相关基线模型。

May, 2023

本文介绍了一种上下文赌博算法，它基于奖励估计置信度来检测环境变化并相应地更新其臂选择策略，而严格的上限遗憾分析证明了其在非平凡环境中的学习效果。

May, 2018

本文提出了一种粗到细的分层方法，通过编码先验知识显著减少了探索用户反馈所需的工作量，其效果得到了广泛模拟和用户研究的证明，适用于个性化新闻推荐。

Jun, 2012

通过构建神经协同过滤自适应组 Metaban 算法，本文将人工智能中的探究与利用困境（exploitation-exploration dilemma）应用于定制化推荐，并在实验中将 Metaban 与六种模型进行对比，结果表明 Metaban 显著优于其他模型的表现。

Jan, 2022

本文提出了一种使用深度贝叶斯 Bandits 算法的广告推荐系统，其包含探索技术和上下文的特征，以解决推荐系统中的反馈循环问题和算法偏差。

Aug, 2020