个版本不是简单加权排序，而是：
利用（Exploit） + 探索（Explore）
自动寻找未来爆款，而不是只推荐历史爆款
每个商品 = 一只“老虎机（arm）”
系统目标：
找到长期收益最高的商品
同时给新品曝光机会
自动平衡稳定爆款和潜在爆款
我们使用经典 UCB1 公式：
Scorei=Riˉ+c⋅lnNniScore_i = \bar{R_i} + c \cdot \sqrt{\frac{\ln N}{n_i}}
解释：
Riˉ\bar{R_i} = 商品平均奖励
NN = 所有商品总展示次数
nin_i = 当前商品展示次数
c = 探索系数（建议 0.5~2）
Reward=1⋅Click+4⋅AddToCart+10⋅PurchaseReward = 1 \cdot Click + 4 \cdot AddToCart + 10 \cdot Purchase
转成平均奖励：
Riˉ=TotalRewardImpressions\bar{R_i} = \frac{TotalReward}{Impressions}
相比标准模型：
| 标准模型 | V8强化学习 |
|---|---|
| 只推荐历史高分 | 自动测试新品 |
| 无探索能力 | 有探索能力 |
| 容易爆款垄断 | 自动平衡 |
$reward = (int)get_post_meta($product_id,’ai_reward’,true);
if($event == ‘click’) $reward += 1;
if($event == ‘add_to_cart’) $reward += 4;
if($event == ‘purchase’) $reward += 10;
update_post_meta($product_id,’ai_reward’,$reward);
}
$reward = (int)get_post_meta($product_id,’ai_reward’,true);
$impressions = (int)get_post_meta($product_id,’ai_impressions’,true);
if($impressions == 0) $impressions = 1;
$total_impressions = ai_get_total_impressions();
$avg_reward = $reward / $impressions;
$c = 1.2;
$ucb = $avg_reward +
$c * sqrt( log($total_impressions+1) / $impressions );
update_post_meta($product_id,’ai_ucb_score’,$ucb);
return $ucb;
}
参数 c 决定：
| c 值 | 效果 |
|---|---|
| 0.3 | 几乎只推荐爆款 |
| 1.0 | 平衡 |
| 2.0 | 强力探索新品 |
电商建议：
改进奖励函数：
Reward=Click+4⋅AddToCart+(10⋅Purchase⋅ProfitMargin)Reward = Click + 4 \cdot AddToCart + (10 \cdot Purchase \cdot ProfitMargin)
高利润商品自然更容易成为爆款。
形成：
自我强化 + 自动发现爆款 + 商业利润优先
V8 = 强化学习级推荐引擎
V9 = 加入流量护城河（实体强化 + 默认推荐位）
你现在已经进入“自治型推荐系统”级别。
