你在训练一个推荐系统的 RL 策略，动作空间是 500 个候选内容，每天线上有 100 万次曝光。你目前用 ε-greedy，ε=0.1。上线两周后发现：头部 20 个内容占了 85% 曝光，新内容曝光不足，且策略的 off-policy 评估和线上 A/B 差距大。你会怎么改探索策略？请给出具体方案，并说明在 100 万/天的量级下，你的方案会带来多少额外成本或指标损失，如何权衡。

面试官在考什么

考察能否识别 ε-greedy 在大动作空间下的探索缺陷，选择按不确定性加权的探索方法，并把线上成本与 off-policy 评估偏差一起纳入权衡。

探索与利用

回答框架 · 前两步

1. 根因：ε-greedy 探索是均匀随机的，500 个动作下 10% 探索被摊薄，长尾没有针对性。
2. 方案：按不确定性加权探索，如 UCB 或 Thompson sampling 优先高不确定性动作；分层：头部 exploitation，长尾 TS。

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