社交媒体是当代社会舆情的重要载体。然而，在某些极端事件发生时（如自然灾害、公共卫生危机、突发政治事件等），数据的结构和语义会发生剧烈变化。例如，2020年初的新冠疫情爆发，推特和微博上的关键词、情绪波动和用户行为模式发生了显著变化。这种突变性对舆情分析模型的泛化能力提出挑战。为了更好地应对，研究人员尝试构建事件驱动的情感识别模型，并引入时序分析和知识图谱来还原语境。
四、智能交通中的极端场景识别
智能交通系统依赖于大量实时数据进行建模和决策。然而，在极端天气、交通事 车主电话清单 故或突发管制等情况下，常规交通模型往往失效。例如，某城市突降暴雪导致交通系统瘫痪，大量数据缺失或异常波动，造成预测偏差。对此，研究者开发了鲁棒性更强的混合模型，并通过模拟仿真生成“假想极端数据”进行训练，提升系统在真实极端环境下的适应能力。
五、电商推荐中的冷启动问题
推荐系统的有效性依赖于用户的历史行为数据。但对于新用户或新商品来说，缺乏足够的数据支持，这就是著名的“冷启动”问题。这一问题在小众领域更为突出，例如专门售卖古籍或定制产品的电商平台。为了处理这种特殊情况，研究者采用了基于内容的推荐与社交网络关系建模相结合的方法。此外，元学习和跨平台知识迁移技术也被引入，显著改善了冷启动环境下的推荐效果。