强化学习（Reinforcement Learning）与深度推荐模型的结合
强化学习的基本概念
一个智能体通过与环境进行交互，不断学习强化自己的智力，来指导自己的下一步行动，以取得最大化的预期利益
通用的强化学习框架来说，有这么六个元素是必须要有的：
智能体（Agent）：强化学习的主体也就是作出决定的“大脑”；
环境（Environment）：智能体所在的环境，智能体交互的对象；
行动（Action）：由智能体做出的行动；
奖励（Reward）：智能体作出行动后，该行动带来的奖励；
状态（State）：智能体自身当前所处的状态；
目标（Objective）：指智能体希望达成的目标。
强化学习推荐系统框架
DRN（Deep Reinforcement Learning Network，深度强化学习网络）
推荐系统不断重复“排序 - 推送 - 反馈”的步骤，直到达成提高新闻的整体点击率或者用户留存等目的为止
深度强化学习推荐模型 DRN
在 DRN 框架中，扮演“大脑”角色的是 Deep Q-Network (深度 Q 网络，DQN)。其中，Q 是 Quality 的简称，指通过对行动进行质量评估，得到行动的效用得分，来进行行动决策。
DQN 的网络结构如图 2 所示，它就是一个典型的双塔结构。其中，用户塔的输入特征是用户特征和场景特征，物品塔的输入向量是所有的用户、环境、用户 - 新闻交叉特征和新闻特征。
DRN 的学习过程
一个是在 t4 的时间点出现的模型主更新操作，我们可以理解为利用历史数据的重新训练，用训练好的模型来替代现有模型。另一个是 t2、t3 时间点提到的模型微更新操作，想要搞清楚它到底是怎么回事，还真不容易，必须要牵扯到 DRN 使用的一种新的在线训练方法，Dueling Bandit Gradient Descent algorithm（竞争梯度下降算法）。
DRN 的在线学习方法：竞争梯度下降算法
第一步，对于已经训练好的当前网络 Q，对其模型参数 W 添加一个较小的随机扰动，得到一个新的模型参数，这里我们称对应的网络为探索网络 Q~。
第二步，对于当前网络 Q 和探索网络 Q~，分别生成推荐列表 L 和 L~，再将两个推荐列表用间隔穿插（Interleaving）的方式融合，组合成一个推荐列表后推送给用户。
最后一步是实时收集用户反馈。如果探索网络 Q～生成内容的效果好于当前网络 Q，我们就用探索网络代替当前网络，进入下一轮迭代。反之，我们就保留当前网络。
总的来说，DRN 的在线学习过程利用了“探索”的思想，其调整模型的粒度可以精细到每次获得反馈之后，这一点很像随机梯度下降的思路：虽然一次样本的结果可能产生随机扰动，但只要总的下降趋势是正确的，我们就能够通过海量的尝试最终达到最优点。DRN 正是通过这种方式，让模型时刻与最“新鲜”的数据保持同步，实时地把最新的奖励信息融合进模型中。模型的每次“探索”和更新也就是我们之前提到的模型“微更新”。