【AI大模型：架构基础】6、策略建模深度解析：AIRC系统如何实现用户偏好精准预测

一、策略建模的本质：从人类行为到数学模型的映射

（一）AI预测的底层逻辑：模式识别与概率推理

AI系统之所以能"猜你所想"，本质是通过策略建模将用户行为转化为可计算的数学问题。这一过程包含三个核心环节：

1. 数据模式挖掘：利用深度学习模型（如Transformer）分析海量历史数据，提取用户行为、内容特征、上下文环境之间的关联规则。例如，电商系统通过分析10亿级用户点击数据，发现"搜索过运动鞋的用户中，35%会在7天内浏览运动服饰"的关联规则。
2. 概率空间建模：将用户意图转化为概率分布，通过softmax等函数输出各类行为的可能性。如推荐系统预测用户对某商品的点击概率为0.82，加购概率为0.35，最终转化为推荐排序权重。
3. 动态策略优化：基于强化学习（RL）构建闭环反馈系统，将用户反馈（点击/转化/停留）作为奖励信号，持续调整模型参数。某视频平台通过RL优化推荐策略，使用户日均使用时长提升23分钟。

（二）策略建模与业务目标的数学关联

工业级系统通过北极星指标将业务目标量化，典型建模公式如下：
[
\text{北极星指标} = \s