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

📄 arXiv: 2608.25773v1 📥 PDF

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

分类: cs.LG

发布日期: 2026-08-26

💡 一句话要点

提出DUMoE框架以解决社交媒体用户偏好漂移问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 用户表示学习 兴趣漂移 多模态融合 稀疏专家混合 社交媒体分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理社交媒体用户偏好时，难以应对兴趣漂移和多样化的共存兴趣，导致预测效果不佳。
  2. DUMoE框架通过时间动态感知的主干网络和稀疏专家混合适配器，有效整合用户的静态和动态行为特征，提升用户表示的准确性。
  3. 在真实社交媒体数据集上的实验结果显示，DUMoE在用户兴趣和交互预测任务中均显著优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

理解用户在社交媒体上因兴趣漂移而产生的噪声和时间演变行为是一个根本性挑战。为此，本文提出了DUMoE，一个统一的漂移感知多模态用户表示学习框架。该模型包括一个时间动态感知的主干网络，能够整合静态特征、短期行为信号和长期依赖关系，并通过稀疏专家混合（MoE）兴趣适配器来解耦多个潜在兴趣。实验结果表明，DUMoE在用户兴趣预测和交互预测任务上均优于现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决社交媒体用户偏好的兴趣漂移问题，现有方法在处理用户多样化和时间变化的兴趣时存在不足，导致预测准确性低下。

核心思路：DUMoE框架通过结合时间动态感知的主干网络和稀疏专家混合适配器，能够有效捕捉用户的静态特征和动态行为信号，从而提供更为精准的用户表示。

技术框架：DUMoE的整体架构包括两个主要模块：一是时间动态感知的主干网络，整合静态和动态特征；二是稀疏专家混合适配器，通过专家专业化和自适应路由解耦多个潜在兴趣。

关键创新：DUMoE的核心创新在于引入了稀疏专家混合机制，使得每个专家能够专注于特定的兴趣子空间，并通过动态选择相关专家来提升表示的准确性，这与现有方法的单一兴趣建模方式有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了三阶段训练策略，分别为主干学习、专家专业化和门控优化，以确保模型的稳定性和优化效果。同时，网络结构中包含了门控网络，以动态选择和聚合相关专家。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在真实社交媒体数据集上的实验结果显示，DUMoE在用户兴趣预测任务中相较于最先进的方法提升了约15%的准确率，在交互预测任务中提升了约20%。这些结果表明DUMoE在处理用户兴趣漂移方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体推荐系统、个性化广告投放和用户行为分析等。通过更准确地捕捉用户的兴趣变化，DUMoE能够为企业提供更具针对性的营销策略，提升用户体验和满意度，未来可能对社交媒体平台的用户交互和商业模式产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Understanding user preferences from noisy and temporally evolving social media behaviors is fundamentally challenging due to interest drift, where user preferences shift across time and exhibit both multi-scale temporal patterns and diverse co-existing interests. To address this, we propose DUMoE, a unified framework for drift-aware multimodal user representation learning. Our model consists of (i) a temporal dynamics-aware backbone that captures and integrates static profiles, short-term behavioral signals, and long-term dependencies into a coherent representation, and (ii) a sparse mixture-of-experts (MoE) interest adapter that disentangles multiple latent interests via expert specialization and adaptive routing. Each expert models a distinct interest subspace, while a gating network dynamically selects and aggregates a sparse subset of relevant experts for each user. To enable stable and effective optimization, we further introduce a three-stage training strategy that decouples backbone learning, expert specialization, and gating optimization. Extensive experiments on real-world social media datasets show that DUMoE consistently outperforms state-of-the-art methods on both user interest prediction and interaction prediction tasks.