推荐系统中的冷启动和探索利用问题探讨 (下)

LinUCB算法 回到推荐列表的场景，推荐系统为用户推荐物品。user和item都可以用一系列特征表示。用户特征包括用户的统计历史行为、人口学属性信息；物品特征包括描述信息、类别信息等等。在这种场景下，探索和利用也必须是个体用户级别上实施，因为不同用户看到相同的物品的反馈差异较大。 LinUCB算法是一种基于上下文特征（用户特征、物品特征）的UCB算法，基于特征进行探索和利用。该算法结合上下文特征

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