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    对于许多研究者而言,一个通用且强大的人工智能是最终梦想,然而当今海量的标注数据和数据驱动的神经网络模型似乎是唯一的途径。有没有办法摆脱成本高昂的标注数据,把海量的无标签数据利用起来?自监督学习助力内容风控效果提升

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    大部分的机器学习算法认为所有训练样本的重要程度是等同的,但是在用户兴趣建模任务中却并不是这样,因为用户的兴趣随时可能发生变化,过时的训练样本的重要程度会显著降低,这就是用户兴趣建模中的兴趣偏移问题。【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理

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