基于个性化联邦学习的“用户情感模型”如何应对“用户情感漂移”（长期情感特征变化）？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：情感漂移指用户长期情感特征变化（如青少年从“叛逆愤怒”转为“成熟平静”）。应对方法：① 情感漂移检测：用时序模型监测用户情感特征的统计量（如“愤怒”情感的年均占比从30%降至5%），识别漂移趋势；② 联邦模型增量更新：中央服务器定期下发“情感漂移适配模块”（如针对“叛逆→成熟”的微调参数），用户在本地用少量新数据更新模型；③ 漂移可视化反馈：向用户展示情感特征变化轨迹（如“您的情感从‘易怒’逐渐转向‘平和’，模型已适配”），提升用户信任。某社交APP应用后，用户情感模型的长期准确率保持在85%以上，较无适配模型提升40%。

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