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→DQN 的应用领域
===推荐系统中的策略优化===
===推荐系统中的策略优化===
文章<ref>{{cite journal
| author = {Chen, Xiaocong and Yao, Lina and McAuley, Julian and Zhou, Guanglin and Wang, Xianzhi}
| year = 2021
| title = A survey of deep reinforcement learning in recommender systems: A systematic review and future directions
| journal = arXiv preprint
| volume =
| pages = arXiv:2109.03540
| url = https://arxiv.org/abs/2109.03540
}}</ref>提供了强化学习在推荐系统中的应用，具体思路流程见右图所示。
[[文件:基于强化学习的推荐系统.jpg|缩略图|基于强化学习的推荐系统]]
其中，深度Q网络（DQN）通过建模用户动态偏好和长期价值，解决了传统推荐系统面临的探索-利用困境和延迟奖励优化问题。其核心思想是将推荐视为序列决策过程：用户状态 s<sub>t</sub> 为历史交互特征，动作 a<sub>t</sub>为待推荐物品，奖励 r<sub>t</sub>为点击/转化等反馈。
'''问题建模与优势'''
'''问题建模与优势'''
动态偏好捕捉（vs. 静态协同过滤）：
动态偏好捕捉（vs. 静态协同过滤）：
DQN通过时序状态转移（s<sub>t</sub>→s<sub>t+1</sub>）实时更新用户兴趣表征，克服协同过滤的静态建模局限。
长期价值优化（vs. 即时收益模型）：最大化累计奖励 R_t=∑γ kr t+k，避免短视策略（如仅推荐热门商品）。
长期价值优化（vs. 即时收益模型）：最大化累计奖励 R<sub>t</sub>=∑ γ<sup>k</sup> r <sub>t+k</sub>，避免短视策略（如仅推荐热门商品）。
探索机制：ε-greedy策略主动推荐低曝光商品，缓解冷启动问题。
探索机制：ε-greedy策略主动推荐低曝光商品，缓解冷启动问题。
'''技术实现架构'''
'''技术实现架构'''
状态表征：用户画像（性别/年龄） + 行为序列（点击/购买历史） → 嵌入层 → LSTM编码 → 状态向量 s_t。
状态表征：用户画像（性别/年龄） + 行为序列（点击/购买历史） → 嵌入层 → LSTM编码 → 状态向量 s<sub>t</sub>。
动作空间：离散候选物品集 {a1,a2,...,aN}（N=千至百万级）。
动作空间：离散候选物品集 {a<sub>1</sub>,a<sub>2</sub>,...,a<sub>N</sub>}（N=千至百万级）。
网络结构如右图所示
[[文件:基于dqn的推荐系统算法.jpg|缩略图|基于dqn的推荐系统算法]]
。
==DQN 的局限性与挑战==
==DQN 的局限性与挑战==