arXiv · cs.AI· Takashi Ishida·· 11 天前AI 评分30
QD-Rec：通过质量-多样性实现开放式推荐演化
QD-Rec: Open-Ended Evolution of Recommendations via Quality-Diversity
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Takashi Ishida
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23470v1
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AI 导读
QD-Rec 是一种质量-多样性（quality-diversity）推荐方法，将开放式搜索范式引入决策场景：用 contextual bandit 选择物品，由基础模型基于档案中的已有假设生成新的自然语言理由，新的推荐只有在足够新颖或优于最近邻时才进入档案。在并购、客户定向以及论文和图书推荐等任务上，QD-Rec 在多数设置中取得最高平均质量并构建出最大的档案。
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