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文件名称:强化学习赋能排序模型:原理、应用与前沿探索.docx
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总页数:28 页
更新时间:2025-07-25
总字数:约3.6万字
文档摘要
强化学习赋能排序模型:原理、应用与前沿探索
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代,信息爆炸使得数据量呈指数级增长。如何从海量数据中快速、准确地获取有价值的信息,成为了机器学习领域亟待解决的关键问题。基于强化学习的排序模型应运而生,它通过智能体与环境的交互,不断学习和优化排序策略,以实现特定的目标,如最大化用户点击率、转化率或满意度等。这种模型在搜索、推荐等实际业务场景中展现出了巨大的应用价值。
在搜索领域,搜索引擎每天要处理数以亿计的用户查询。用户期望在最短的时间内找到与自己需求最相关的信息,而传统的排序算法往往难以满足这一需求。基于强化学习的排序模型能够根据用户的历史行为、实时