推荐系统通常认为用户信息、商品的属性是静态的，而现实中存在时间动态性。当用户的喜好发生改变或者受到外部环境因素的影响，此时的特征都存在一定的偏差。本文提出的 循环推荐网络 （Recurrent Recommender Networks，RRN）能够预测用户 将来 的行为轨迹，即通过 LSTM 刻画除了传统低阶矩阵分解的特征，更突出了动态的变化特征。这一模型是十分紧凑（参数规模更小）的，因为通过网络学习的目的不是隐藏状态，而只是状态转移函数。（注：目前还不能理解，请看后文。）
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