在信息检索 (IR) 中，通过将检索过程视为决策问题，使用强化学习 (RL) 来优化搜索算法。系统或代理与环境 (用户查询和响应) 进行交互，并根据检索到的文档的质量接收反馈。目标是最大化衡量相关性或用户满意度的奖励函数。
例如，IR系统可以使用RL来在搜索期间动态地调整排名功能，以提高长期用户参与度或点击率。通过探索不同的查询文档匹配并观察结果，该模型可以随着时间的推移学习最佳策略。
这种方法允许IR系统通过适应用户行为和偏好来不断改进，从而产生更好的个性化搜索结果和更高效的检索。
回归问题使用哪些指标？
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强化学习 (RL) 中的动作是指代理为影响其环境而做出的选择或动作。这些动作是代理与环境交互的方式，旨在以最大化未来回报的方式从一种状态过渡到另一种状态。动作空间可以是离散的 (例如，网格中的左、右、上、下) 或连续的 (例如，调整汽车的速
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