顺序推荐系统通过分析用户交互的顺序和时机来建模不断演变的偏好，从而随着时间的推移改进推荐效果。与将用户行为视为一组静态交互的传统系统不同，顺序模型侧重于在会话或时间范围内操作（例如点击、购买或观看）如何展开的模式。例如，如果用户观看了一部电影，然后搜索其原声带，之后又浏览了类似类型的影片，系统会捕捉这些依赖关系以预测下一个可能的项目。循环神经网络 (RNN)、Transformer 或马尔可夫链等技术常用于处理序列，使模型能够优先考虑最近的操作，同时保留长期趋势。这种方法使系统能够适应用户兴趣的变化，例如在流媒体平台中从健身视频转向营养指南。
系统通过不断更新对用户行为的理解，从而随着时间的推移得到改进。许多实现采用在线学习，即模型在不进行完全重新训练的情况下，对新的交互进行增量训练。例如，电商平台可能会根据最新的购买序列每日更新商品的嵌入，确保推荐反映流行商品。此外，一些系统通过重新加权旧数据或使用滑动窗口来处理“概念漂移”——由外部因素（例如季节性趋势）引起的用户偏好变化。例如，音乐应用程序可能会在 1 月份生成推荐时，降低 12 月份假日播放列表的影响力。通过动态调整以适应新模式，即使在用户行为演变时，模型也能保持相关性。
最后，顺序系统利用反馈循环来完善个性化。当用户与推荐进行交互（例如点击或忽略）时，此信号会被反馈到模型中，以调整未来的预测。例如，如果用户在流媒体平台上跳过某个建议的视频，系统可能会在下一批推荐中降低类似内容的权重。基于会话的推荐系统通过跟踪单个会话内的实时交互来进一步深化这一点，例如随着购物者将商品添加到购物车而调整建议商品。随着时间的推移，这些迭代更新使得用户意图与推荐之间更加紧密地对齐。开发者通常会实施 A/B 测试来验证改进，确保系统的调整能够持续提升点击率或转化率等指标。