推荐系统通过持续更新其模型并整合实时用户互动来处理动态数据，从而保持相关性。与静态数据集不同，动态数据源（如用户点击、购买或热门内容）要求系统快速适应用户行为、项目受欢迎程度或上下文因素（例如，一天中的时间）的变化。 为了实现这一目标，大多数系统将定期批量更新与实时处理相结合。 例如，像 Apache Kafka 或 Flink 这样的流处理框架用于摄取点击流数据，从而触发立即的模型调整。 同时，批量处理可能会每晚在完整数据集上重新训练模型，以捕获长期趋势。
一项关键技术是增量学习，即模型以增量方式更新，而不是从头开始重新训练。 例如，协同过滤模型可能会随着新评分的到达而实时更新用户-项目交互矩阵。 可以调整矩阵分解算法以更侧重于最近的交互。 基于会话的推荐器在电子商务中很常见，它通过跟踪点击或添加到购物车的行为，优先考虑单个浏览会话中的短期用户行为。 例如，如果用户开始搜索登山装备，即使他们的历史数据表明他们偏爱烹饪内容，系统也可能会暂时提升与户外相关的推荐。 混合方法通常将实时信号（例如，当前的搜索查询）与历史数据相结合，以平衡即时性和准确性。
为了处理数据漂移（例如假期期间用户偏好的突然变化），系统通常采用自动重新训练管道。 例如，Netflix 通过将实时观看数据与批量处理的用户资料相结合，每小时更新其推荐。 冷启动场景（新用户或项目）通过临时规则来解决，例如推荐热门项目，直到收集到足够的数据。 此外，一些系统使用上下文老虎机来实时测试新推荐，并根据即时反馈进行调整。 这些策略确保推荐即使在不断变化的输入下也能保持相关性，尽管它们需要仔细的工程设计来平衡延迟、计算成本和准确性。