研究人员通过将候选项目生成过程构建为马尔可夫决策过程（MDP）来开发一种新方法。该方法考虑了用户旅程的动态性，其中每个推荐的项目都会改变用户状态并影响后续推荐。通过将Top-K检索视为MDP，该系统引入了轨迹奖励，该奖励平衡了相关性相似度和后验对齐度，在多个数据集上优于静态检索方法。 AI
影响 为推荐系统引入了更动态、更具状态感知的方法，有望提高用户参与度和满意度。
排序理由 学术论文，详细介绍了用于AI驱动的推荐系统候选项目生成的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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