推荐系统中的时间动态性可以通过显式地考虑用户偏好和物品相关性如何随时间变化来建模。这涉及捕捉用户行为、物品流行度和随时间推移发生的情境变化的模式。通过结合时间感知组件，模型可以适应不断演变的趋势、季节性效应或个体用户兴趣的转变，从而提供更准确、更相关的推荐。三种主要方法包括使用基于时间的特征、时间嵌入方法和动态模型架构。
一种常见的方法是将显式的基于时间的特征整合到推荐模型中。例如，用户互动的时间戳（如点击、购买）可用于计算时间衰减权重，其中最近的互动优先于较早的互动。实际实现可能涉及对历史数据应用指数衰减，确保模型关注最近的行为。会话型推荐系统常用于电子商务，将用户会话视为在短时间窗口（如 30 分钟）内的一系列操作。这些系统使用 GRUs（门控循环单元）或注意力机制等技术来建模会话内的短期偏好。例如，Netflix 的推荐系统使用时间感知排名来优先推荐最近观看的内容，同时仍考虑更长期的观看历史。
另一种方法涉及时间嵌入技术，其中用户和物品表示随时间演变。TimeSVD++ 等矩阵分解方法通过引入时间相关的潜在因子来扩展传统的协同过滤。在这里，用户偏好和物品属性被建模为时间的函数，允许系统捕捉用户兴趣 жанр 的变化或季节性物品流行度等趋势。对于序列数据，RNN（循环神经网络）或 Transformer 等架构可以按时间顺序处理互动序列。例如，YouTube 的推荐系统使用 RNN 来建模观看历史，从而能够基于过去互动的顺序和时间进行预测。时间注意力机制通过根据与当前情境的时间接近度突出相关的历史操作来进一步细化这一点。
最后，处理概念漂移（数据模式随时间逐渐变化）至关重要。在线学习等技术随着新数据的到来而逐步更新模型，避免了完全重新训练的需要。例如，音乐流媒体应用可以使用在线矩阵分解来根据新的收听数据每日调整用户偏好。周期感知模型纳入周期性模式，例如每日或每周趋势（如周末电影之夜）。混合模型结合了静态和动态组件：Spotify 的推荐将长期用户偏好（静态）与实时收听情境（动态）相结合。评估指标也必须考虑时间的有效性；A/B 测试通常按时间顺序分割数据，以模拟模型根据过去数据预测未来互动的实际部署情况。