在機器學習的早期階段，探索對于理解環(huán)境至關重要，但隨著智能體學習的深入，利用已知策略以獲取穩(wěn)定回報變得更為重要。過多的探索可能導致錯失最優(yōu)行動帶來的回報，而過多的利用則可能使智能體陷入局部最優(yōu)，錯失更好的策略。因此，如何在探索和利用之間找到平衡，是強化學習中的關鍵問題。

你有沒有認真想過，我們做決策時，都是如何做決定的？分哪幾個步驟，有哪些因素影響我們？這篇文章，作者從自身購買耳機的案例說起，為我們詳細拆解了整個決策過程和影響因素，希望能幫到大家。

公眾號現(xiàn)在不再是信息流的展示方式，而是類似抖音的推薦制；這種情況下，如何保證公眾號的內容閱讀量更高？就要保證文章能命中推薦規(guī)則，進入到推薦池中。本文分享了兩種入池的方法，操作都很簡單，可以學習一下。

你有沒有在APP上刷到過熟人的尷尬？不想承載熟人社交壓力的用戶，想要的不過是“隱入人海”在社交平臺上輕松沖浪。此時社交平臺自作主張進行“熟人推薦”，無疑會影響用戶體驗，引發(fā)用戶反感。

對現(xiàn)在很多互聯(lián)網(wǎng)人來說，字節(jié)跳動已經(jīng)算大廠了，但它是如何發(fā)展起來的，過往的故事其實少有人知。這篇文章，作者為我們分析了過去10年，字節(jié)在互聯(lián)網(wǎng)大潮中的波浪起伏，看看在短視頻、信息分發(fā)賽道上，張一鳴是顛覆型選手。

個性化推薦、算法推薦這類概念已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中十分常見，那么，我們是否可以將個性化推薦概念應用到在線學習領域，借助個性化推薦來提高學習效率？這篇文章里，作者談了談題庫個性化推題思路，一起來看一下。

前幾天有新聞爆出外賣平臺給騎手規(guī)劃“逆行”路線，消息一出引發(fā)大家熱議。配送時間重要，交通安全更重要。雖然平臺也有干預，但類似的豪賭，還是不要為好。

假如你是一家電商公司的產(chǎn)品經(jīng)理，你會怎么搭建好一個推薦系統(tǒng)？這篇文章里，作者就嘗試做了解答，并從需求定義、數(shù)據(jù)準備、技術實現(xiàn)和評價標準這四個方面做了梳理，一起來看看吧。

在借鑒對標賬號這件事上，很多人所找的對標賬號，可能并不精準，因為在尋找過程中，我們容易陷入只關注內容角度的誤區(qū)。那么，怎么更精準地尋找對標賬號？找到優(yōu)秀的對標賬號后，我們又該怎么進行下一步？一起來看看本文的拆解。

普通人想做自媒體，但拿到結果的時間總是漫長的。本文從公眾號起號策略講起，總結了3個賬號運營的核心技巧，希望對你有所幫助。

近日，有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)不同的手機打開同一條視頻的朋友圈，評論居然截然不同。打開評論區(qū)，依舊是我們熟悉的內容，這就造成了我們活在自己信息繭房里。

自從頭條、抖音等靠著推薦算法成功的產(chǎn)品興起，“信息繭房”這個詞就一直被大家提及。原本是一個小眾的研究越來越被人們所熟知。前幾天熱搜上因為短視頻產(chǎn)品的評論區(qū)不一樣的話題，又將這個詞代入大眾的認知里。是否真的是信息繭房？我們來看看作者的分析。