Bandit 算法如何平衡推荐系统的探索与利用

一篇技术文章系统梳理了推荐系统中“探索与利用”（EE）问题的理论基础，并详解 Bandit 算法的原理：以累积遗憾作为衡量指标，介绍随机、贪心、Epsilon-Greedy 等六种典型算法。 文章还说明了 Bandit 在推荐场景中的用途，包括冷启动探索、兴趣探索，以及 LinUCB 等上下文感知方法。上述内容均为该文的介绍性阐述，未给出具体实验或线上效果数据。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。