基于个性化联邦学习的“用户情感模型”如何应对“冷启动用户”？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：冷启动用户（无历史情感数据）的情感模型易出现过拟合或欠拟合。应对方法：① 跨用户知识迁移：用联邦学习中其他相似用户（如“同年龄段+同地域”）的情感模型参数初始化冷启动用户的模型；② 小样本快速适配：收集冷启动用户的少量实时交互数据（如5次对话），用元学习（如MAML）快速微调模型；③ 情感引导交互：设计“情感引导问题”（如“今天心情怎么样？”“这件事让你感觉如何？”）主动收集情感数据，加速模型适配。某社交APP应用后，冷启动用户的情感识别准确率从40%提升至75%，适配时间从1周缩短至1天。

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