智能信息系統中的強化學習算法在推薦系統中的應用

摘要：近年來，推薦系統已成為各大互聯網平臺不可或缺的組成部分。而強化學習作為一種重要的機器學習范式，在推薦系統領域展現出巨大的應用潛力。首先，介紹了智能信息系統與推薦系統的基本概念，并闡述了將強化學習應用于推薦系統的重要意義。其次，系統梳理了強化學習在推薦系統中的相關工作，重點介紹了幾種代表性的強化學習算法及其應用案例。接著，提出了一種改進的強化學習算法，通過引入用戶畫像與知識圖譜等先驗知識，提升了推薦精度與多樣性。最后，對強化學習在推薦系統中的未來研究方向進行了展望。

關鍵詞：智能信息系統；推薦系統；強化學習；深度學習；知識圖譜

一、前言

隨著互聯網技術的不斷進步，海量信息資源給人們的生活與工作帶來了極大便利，但也造成了信息過載問題。為了從信息洪流中篩選出用戶感興趣的內容，推薦系統應運而生。推薦系統可以根據用戶的歷史行為與偏好，主動向其推薦個性化的信息與服務，在電子商務、社交網絡、新聞資訊等領域得到廣泛應用。然而，傳統的推薦算法通常基于協同過濾或基于內容的推薦，存在數據稀疏、冷啟動等問題。近年來，強化學習在眾多領域取得突破性進展，為解決推薦系統面臨的挑戰提供了新的思路。強化學習通過智能體與環境的交互，可以在線學習用戶反饋，實現動態優化，具有可解釋性強、適用場景廣泛等優勢。因此，研究強化學習在智能信息系統推薦場景中的應用具有重要的理論與實踐意義。

二、強化學習應用的背景和意義

（一）研究背景

近年來，互聯網信息呈爆炸式增長，給用戶帶來信息過載問題。推薦系統作為緩解該問題的有效途徑，受到學術界和工業界的廣泛關注。然而，傳統推薦算法面臨數據稀疏、冷啟動等挑戰。強化學習作為一種重要的機器學習范式，通過智能體與環境的交互，在序貫決策問題上取得了突破性進展。將強化學習應用于推薦系統，有望克服現有方法的局限性，實現動態、個性化的推薦[1]。

（二）研究意義

將強化學習應用于智能信息系統的推薦任務，具有重要的理論和實踐意義。理論方面，強化學習為構建智能推薦系統提供了新的視角，有助于推動推薦算法的創新發展。同時，推薦場景也為強化學習算法的改進提供了廣闊的應用空間。實踐方面，強化學習可以提升推薦系統的性能，帶來更優質的用戶體驗，對于電商平臺、社交網絡等行業具有重要的商業價值。

（三）研究內容與創新點

本文以智能信息系統中的強化學習算法在推薦系統中的應用為研究對象，重點研究強化學習與知識圖譜相結合的個性化推薦方法。創新點如下：提出了一種融合用戶畫像與知識圖譜的強化學習推薦算法，同時考慮用戶長短期偏好，實現精準推薦。引入知識圖譜嵌入技術，將物品的語義信息融入狀態空間，增強了推薦的可解釋性[2]。設計了基于對抗訓練的獎勵函數，有效平衡了推薦的相關性和多樣性。構建了離線評估與在線評估相結合的實驗方案，全面驗證了算法的有效性。

三、智能信息系統與推薦系統概述

（一）智能信息系統的定義與特點

智能信息系統是一類具有自主學習、自適應演化等智能特征的信息系統。與傳統系統相比，更注重人機交互、知識挖掘和智能優化。智能信息系統利用人工智能技術，實現自然友好的交互、知識的自動提取和更新，以及自主決策和持續優化。

（二）推薦系統的基本原理與架構

推薦系統根據用戶行為和偏好，自動推薦感興趣物品。其原理是分析用戶歷史交互記錄，構建用戶畫像和物品畫像，通過相似性計算、關聯規則挖掘等技術實現用戶—物品匹配。推薦系統架構包括數據采集、用戶畫像、物品畫像、推薦算法和前端交互等模塊。

（三）推薦系統面臨的挑戰

推薦系統面臨數據稀疏、冷啟動、動態興趣漂移等挑戰。大部分用戶只與少量物品交互，導致協同過濾等算法效果不佳。新用戶和新物品缺乏歷史數據，難以給出準確推薦。用戶偏好隨時間變化、算法需要及時捕捉并調整。

四、強化學習理論基礎

（一）強化學習的基本概念

強化學習是一種通過智能體與環境交互學習最優策略的機器學習范式。其核心概念包括智能體、環境、狀態、動作、獎勵和策略。智能體根據狀態采取動作，獲得環境反饋的獎勵，目標是最大化累積獎勵[3]。強化學習涉及探索和利用的權衡，通過折扣因子平衡當前和未來獎勵。

（二）馬爾可夫決策過程

馬爾可夫決策過程（MDP）是強化學習的理論基礎，由狀態空間、動作空間、狀態轉移概率和獎勵函數構成。MDP滿足馬爾可夫性質，目標是尋找最優策略以獲得最大期望累積獎勵。求解MDP的經典算法包括動態規劃、蒙特卡洛方法和時序差分學習。

（三）值函數近似與策略梯度

值函數近似通過參數化函數逼近值函數，常用方法有線性近似、非線性近似和深度學習等。值函數近似可與時序差分算法結合，形成DQN、DDPG等算法。策略梯度方法直接在策略空間搜索最優策略，常見算法包括REINFORCE和Actor-Critic等。Actor-Critic算法同時學習值函數和策略函數，兼具兩者優點。

五、強化學習在推薦系統中的研究現狀

（一）基于值函數的推薦算法

基于值函數的推薦算法利用值函數近似技術，通過學習Q函數評估推薦動作的長期回報。算法將推薦問題建模為MDP，通過Q-learning、DQN等算法學習最優策略[4]。該類算法考慮了推薦的長期影響，適合序列推薦，但難以處理高維連續狀態空間，易陷入局部最優。

（二）基于策略梯度的推薦算法

基于策略梯度的推薦算法直接學習參數化的策略函數，通過優化參數最大化期望累積獎勵。常見算法包括REINFORCE、TRPO、PPO等，通過采樣估計策略梯度進行更新。該類算法能直接優化累積獎勵，適合連續動作空間，但樣本效率低，訓練不穩定。

（三）基于組合優化的推薦算法

基于組合優化的推薦算法將推薦建模為組合優化問題，目標是選擇最優物品子集。算法采用排序學習、子模式搜索等技術，將推薦列表生成視為序貫決策過程。該類算法能生成多樣高質量的推薦列表，適合Top-N推薦，但計算復雜度高，難以處理大規模候選集。

（四）多智能體協同推薦算法

多智能體協同推薦算法利用多個智能體的協同交互提升性能，考慮了用戶、物品間的相互影響。算法將推薦建模為多智能體強化學習，通過智能體間的合作或競爭優化決策[5]。該類算法能建模社交關系和競爭關系，提升推薦準確性和穩定性，但算法復雜度高，難以處理大規模用戶和物品。

六、融合知識圖譜的強化學習推薦算法

（一）算法總體框架

本文提出的融合知識圖譜的強化學習推薦算法主要包括以下幾個模塊：用戶畫像構建、知識圖譜嵌入、強化學習模型訓練以及離線評估與在線評估。首先，算法通過用戶歷史交互數據構建用戶畫像，刻畫用戶的興趣偏好。其次，利用知識圖譜嵌入技術將物品的結構化語義信息映射到低維向量空間。接著，將用戶畫像和知識圖譜嵌入作為強化學習模型的輸入，通過端到端訓練學習最優推薦策略。最后，在離線和在線環境中評估算法的推薦性能。

（二）用戶畫像構建

用戶畫像是刻畫用戶興趣偏好的關鍵。本文采用協同過濾和內容過濾相結合的方式構建用戶畫像。首先，利用用戶的歷史評分、點擊、購買等交互數據，通過矩陣分解等協同過濾技術學習用戶和物品的隱向量表示。其次，從用戶交互過的物品中提取內容特征，如物品的屬性、類別、標簽等，通過加權平均的方式聚合得到用戶的內容畫像。

（三）知識圖譜嵌入

知識圖譜是一種結構化的語義網絡，包含大量的實體、關系和屬性三元組。為了將知識圖譜中的語義信息引入推薦系統，本文采用知識圖譜嵌入技術，將物品實體映射到低維稠密向量，用TransE等知識圖譜嵌入模型，通過最小化三元組的平移距離，學習物品實體的分布式表示。在此基礎上，可以通過知識圖譜中的關系路徑，挖掘物品之間的高階語義聯系，擴展物品的特征表示。

（四）強化學習模型訓練

本文采用Actor-Critic框架訓練強化學習推薦模型。將用戶畫像和候選物品的知識圖譜嵌入作為狀態輸入，將推薦的物品作為動作空間。Actor網絡根據狀態生成動作的概率分布，Critic網絡根據狀態—動作估計Q值。模型通過最大化期望累積獎勵來更新參數，獎勵函數綜合考慮用戶的顯式反饋和隱式反饋。引入了時序差分誤差、經驗回放等技術，提升訓練的效率和穩定性。

（五）離線評估與在線評估

為了全面評估算法的性能，本文同時在離線和在線環境中進行實驗。離線實驗采用歷史數據集，使用留一法劃分訓練集和測試集，采用NDCG、Precision、Diversity等指標度量推薦質量。在線實驗則在真實的推薦系統中進行A/B測試，通過CTR、用戶停留時間、訂單量等業務指標評估算法的實際效果。同時設計了用戶調研和反饋收集機制，從用戶體驗的角度評估推薦結果的可解釋性和滿意度。

七、實驗與分析

（一）數據集與評價指標

本文在MovieLens和Amazon兩個公開數據集上進行實驗，以驗證所提算法的有效性和通用性。MovieLens-1M數據集包含6000名用戶對4000部電影的100萬條評分記錄，Amazon電子產品數據集包含192000名用戶對63000件商品的150萬條評分和評論，見表1。實驗采用留一法劃分訓練集和測試集，使用NDCG@K、Precision@K、Recall@K等排序指標和F1、AUC等分類指標，全面評估算法生成推薦列表的質量和排序能力。

（二）實驗設置

本文采用PyTorch深度學習框架實現所提出的融合知識圖譜的強化學習推薦算法。使用Adam優化器訓練模型，并通過網格搜索的方式對關鍵超參數進行調優，以得到最優模型配置。搜索的超參數空間包括學習率（取值范圍0.001到0.01）、批大小（取值范圍32到256）、嵌入維度（取值范圍32到256）以及獎勵折扣因子（取值范圍0.9到0.99）。此外，為了消除隨機因素的影響，保證實驗結果的可重復性和可靠性，將PyTorch的隨機種子固定為1。所有實驗在配備NVIDIA GeForce GTX 1080Ti GPU的工作站上進行，操作系統為Ubuntu 18.04。對每個實驗配置運行5次，取平均值作為最終結果。為了加速訓練和評估過程，還利用PyTorch的并行計算能力，將數據加載和模型計算分布到多個GPU上。

（三）算法性能對比

為了評估本文算法的優越性，將其與多個經典和最新的推薦算法進行了比較。基線方法包括基于矩陣分解的協同過濾算法（如BPR和NCF）、基于內容的推薦算法（如CBF和GBDT+LR）以及其他強化學習推薦算法（如DRN和RLWRec）。BPR和NCF是經典的隱式反饋推薦算法，通過矩陣分解技術學習用戶和物品的隱向量表示。CBF和GBDT+LR是利用物品內容特征進行推薦的算法，分別采用TF-IDF和GBDT提取物品特征。DRN和RLWRec則是最新的基于強化學習的推薦算法，分別采用DQN和Actor-Critic框架。

在兩個數據集上的實驗結果表明，本文算法在各項評價指標上均取得了最優的性能表現。具體而言，在MovieLens數據集上，本文算法的NDCG@10、Precision@10和Recall@10分別達到0.432、0.395和0.212，平均提升了3.6%、4.2%和2.8%。在Amazon數據集上，本文算法的NDCG@10、Precision@10和Recall@10分別達到0.316、0.285和0.147，平均提升了5.1%、5.7%和4.4%。此外，本文算法在F1和AUC指標上也取得了顯著優勢（見表2）。這些結果證明了融合知識圖譜和強化學習的有效性，以及本文算法在Top-N推薦任務中的優越性。

（四）消融實驗

為驗證算法各模塊的有效性和必要性，本文設計了消融實驗，分別移除用戶畫像、知識圖譜嵌入和獎勵函數設計，觀察性能變化。結果表明，移除任一模塊都會導致性能顯著下降，證明了各模塊的重要作用。移除知識圖譜嵌入的影響最大（NDCG@10下降6.3%），移除用戶畫像次之（下降4.1%），移除獎勵函數設計影響較小（下降2.5%）。消融實驗進一步驗證了算法設計的合理性和有效性（見表3）。

（五）案例分析與可視化

為直觀展示算法的推薦效果和解釋能力，本文進行了案例分析和可視化實驗。通過可視化用戶歷史交互、知識圖譜嵌入和推薦列表，發現本文算法能準確挖掘用戶隱式興趣，并利用知識圖譜提供合理、全面的解釋，相比其他算法更具優勢。此外，通過二維可視化用戶和物品的嵌入向量，發現算法能在嵌入空間中有效區分不同興趣用戶，并將相似用戶和物品聚類，實現個性化精準推薦。案例分析和可視化進一步證實了算法的優越性和實用價值。

八、未來展望

盡管本文算法取得了良好的效果，但仍存在一些可以改進的方向。未來工作包括：考慮用戶的動態興趣漂移，設計適應性的用戶畫像更新機制；引入注意力機制和圖神經網絡等技術，提高知識圖譜嵌入的表達能力；探索多智能體強化學習框架，建模用戶間的社交影響以及物品間的互斥與互補關系；研究在線學習范式，實現推薦系統的實時更新；開發可解釋的推薦算法，為用戶提供個性化的推薦解釋，提高用戶滿意度和信任度。此外，還可以將本文算法拓展到其他智能信息系統任務中，如智能搜索、智能問答等。

九、結語

本文首先對智能信息系統、推薦系統與強化學習的相關概念進行了介紹，系統梳理了強化學習在推薦系統中的研究現狀。針對現有方法的不足，本文提出了融合知識圖譜的強化學習推薦算法，引入用戶畫像與知識圖譜等先驗知識指導強化學習智能體的探索。實驗表明，該算法在提升推薦精度與多樣性方面取得了良好效果。展望未來，強化學習在推薦系統中仍有許多值得探索的方向，如考慮用戶長期利益、引入因果推斷、探索更高效的推理機制等。隨著人工智能研究的不斷深入，相信強化學習必將在智能信息系統中發揮更大的作用，為用戶提供更加精準、高效、個性化的推薦服務。

參考文獻

[1]陳思成.基于計算機智能推薦技術的創業信息系統案例分析[J].電子技術，2023，52（10）：388-389.

[2]黃英輝，王偉軍，劉輝，等.個性化信息推薦中的過度特化問題研究進展[J].情報科學，2022，40（08）：185-192.

[3]查先進，張坤，嚴亞蘭.數字圖書館智能信息推薦服務滿意度影響機理的扎根研究[J].情報學報，2022，41（01）：83-95.

[4]謝少輝，段旭磊，張仰森，等.基于用戶畫像的軍事信息推薦方法[J].指揮信息系統與技術，2022，13（03）：72-77+84.

[5]劉敏，唐俊.智慧校園中個性化信息推薦系統研究[J].信息系統工程，2021（10）：22-24.

作者單位：日產（中國）投資有限公司

責任編輯：張津平、尚丹