“信息迷航”和“信息过载”问题由来已久，产业界和学术界都为解决这类问题进行了大量的尝试。推荐系统能够帮助用户在海量的产品空间中进行筛选，同时尽量减少用户的参与，将信息在合适的时间、地点主动推送给用户。但是传统的推荐算法以静态算法为主，其基本假设是用户兴趣是静止不变的。这种假设与事实不符，导致面对现实数据时，传统算法存在推荐准确性差、算法可解释性差等诸多问题。事实上用户兴趣不仅不断变化，而且具有一定的规律。