为什么要用强化学习做问卷推荐
传统问卷推荐依赖静态规则或协同过滤，难以根据受访者实时作答状态动态调整题目顺序与内容。强化学习把推荐过程建模为序贯决策问题，通过智能体与受访者的持续交互，最大化填答完成率与数据质量，尤其适用于长问卷、追踪调研与自适应测评场景。
核心方法：状态、动作与奖励设计
落地的关键在于三要素的定义。下表给出常见设计方案：
| 要素 | 典型取值 | 设计要点 |
|---|---|---|
| 状态 State | 已答题向量、作答时长、设备类型 | 降维后输入，控制维度规模 |
| 动作 Action | 下一题、跳题、提前结束 | 动作空间需离散可枚举 |
| 奖励 Reward | 完成度、题目区分度、时长惩罚 | 多目标加权，避免单一指标偏置 |
训练与部署的实用技巧
- 先用历史作答日志做离线训练，采用离线强化学习或模仿学习完成冷启动；
- 引入ε-greedy或Thompson采样，保留探索比例以持续收集新数据；
- 设置安全约束，敏感题目与必答题不参与策略优化；
- 通过A/B测试对比基线策略，监控完成率、缺失率与信度指标。
常见问题与推荐方案
冷启动样本不足时，推荐结合上下文老虎机（Contextual Bandit）作为过渡方案；奖励稀疏时可加入过程性小奖励，如连续作答加分。实践中建议以DQN或PPO为基线算法，配合问卷平台的实时接口实现分钟级策略更新，在不增加受访者负担的前提下提升数据可用性。