为了更好地理解时效性对重复消费的影响,提出了一种包含质量和时效性的重复消费混合模型。在重复消费动力学中,用户对重复项的选取取决于先前所有相同项的时效性权重之和。在混合模型的参数求解过程中,提出了一种交互迭代的参数更新方法。由于用户的真实消费数据往往服从幂率分布,分析了幂率分布下的模型倾斜性,并给出了倾斜性的紧致下届。通过对GPlus和YouTube两个真实的数据集进行分析发现,用户的重复消费数据存在着时效性。在数据集服从幂率分布的情况下,对数据集进行拟合可以很好地对用户的重复消费进行预测。