关于推荐系统深度强化学习专题的引言

《ACM Transactions on Recommender Systems》：Introduction to the Special Issue on Deep Reinforcement Learning for Recommender Systems

深度强化学习（DRL）为智能推荐系统提供新思路，尤其适用于动态用户环境、延迟反馈和偏好变化场景。本文探讨DRL部署中的挑战，包括设计任务对齐的奖励函数、高效探索复杂动作空间、提升数据稀疏环境下的样本效率，以及确保训练稳定性和鲁棒性，展示前沿研究推动更适应、稳健和个性化的推荐系统发展。

　　

摘要

深度强化学习（DRL）作为一种有前景的方法，受到了广泛关注，用于开发智能且适应性强的推荐系统。这种范式特别适用于那些用户环境动态变化、反馈信号存在时间延迟以及用户偏好持续变化的推荐场景。然而，在推荐系统中应用DRL会带来一系列复杂的挑战，包括设计有意义且与任务相匹配的奖励函数、在庞大而复杂的动作空间中有效导航，以及在数据稀疏的环境中保持样本效率。确保训练过程的稳定性和鲁棒性也增加了难度。本期特刊汇集了一系列前沿研究，这些研究解决了这些紧迫问题，展示了推动该领域向更加适应性强、稳定性高且个性化推荐系统发展的进展。