一、传统推荐系统的局限性 传统推荐系统主要依赖协同过滤（Collaborative Filtering）和基于内容的推荐（Content-Based Filtering），其核心是通过用户历史行为或物品特征进行静态匹配。然而，这类方法存在三大痛……
强化学习赋能推荐系统：动态优化与个性化突破 一、推荐系统的传统困境与强化学习的突破价值 推荐系统作为连接用户与内容的桥梁，其核心目标是通过分析用户历史行为（如点击、购买、评分）预测未来兴趣，实现个性化……
一、传统推荐系统的局限性 传统推荐系统（如协同过滤、基于内容的推荐）依赖静态用户画像和历史行为数据，存在三大核心痛点： 数据稀疏性问题：在用户-物品交互矩阵中，95%以上的元素为0（冷启动场景更严重），导……
