要根据动态用户偏好更新推荐，系统通常会将实时数据处理与自适应算法相结合。核心思想是持续跟踪用户交互，分析其中的模式，并逐步调整推荐。例如，如果用户在之前偏爱动作片之后开始观看更多喜剧电影，系统应检测到这种转变，并在未来的建议中优先考虑喜剧。这需要结合协同过滤（利用用户-项目交互）和基于内容的过滤（使用项目属性）来平衡即时趋势与更广泛的偏好。
实施涉及三个关键步骤。首先，捕获细粒度的用户行为——点击、停留时间、跳过、评分——并将此数据馈送到流式传输管道中（例如，Apache Kafka 或 AWS Kinesis）。其次，使用支持增量更新的轻量级机器学习模型，例如矩阵分解的在线学习变体或具有嵌入层的神经网络。例如，音乐应用程序可能会在用户跳过歌曲时实时更新用户的偏好向量，从而降低该类型的权重。第三，应用时间衰减因子来优先考虑最近的交互；基于 Python 的系统可以使用指数平滑（例如，移动平均值中的 alpha=0.2）来降低旧数据的权重。像 Redis 或内存数据库这样的工具可以帮助缓存这些不断演变的用户画像，以实现低延迟访问。
开发人员还应设计后备机制来处理冷启动或稀疏数据。例如，当用户的行为不明确时，混合方法可能会将个性化推荐与热门的全局内容混合在一起。A/B 测试框架（如 Statsig 或自研解决方案）对于验证更改至关重要——在全面部署之前衡量点击率等指标。为了实现可扩展性，每晚批量处理历史数据以重新训练基础模型，而实时更新则处理短期变化。像 TensorFlow Recommenders 或 Implicit 这样的开源库简化了这些组件的实现，而无需重新发明核心算法。