arXiv ID:
2606.24042
arXiv 提交日期: 2026-06-23
打破过滤气泡:面向多目标推荐的语义帕累托深度Q网络框架 / Breaking the Filter Bubble: A Semantic Pareto-DQN Framework for Multi-Objective Recommendation
1️⃣ 一句话总结
该论文提出了一种基于帕累托优化的多目标强化学习框架,通过将用户参与度、信息多样性和公平性作为独立目标,并利用语义嵌入和超体积动作选择,在几乎不影响用户参与度的前提下有效打破推荐系统的过滤气泡问题。