Drift-Aware Multimodal User Representation Learning via Multi-Scale Temporal Modeling and Sparse Mixture-of-Experts

यह शोध पत्र DUMoE को पेश करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो सोशल मीडिया पर बेहतर प्रतिनिधित्व सीखने के लिए बहु-स्तरीय (multi-scale) टेम्पोरल पैटर्न को प्रभावी ढंग से मॉडल करने और विविध, विचलित होते उपयोगकर्ता हितों को अलग करने हेतु एक टेम्पोरल डायनेमिक्स-अवेयर बैकबोन और एक स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स एडेप्टर के साथ तीन-चरणीय प्रशिक्षण रणनीति का लाभ उठाता है।

मूल लेखक: Ziqing Qian, Haohang Chen, Shengqi Dang, Yuhan Xiong, Canyu Shen, Jiaying Lei, Nan Cao