推荐系统使人们在日常生活中的每时每刻都受益。 一步式推荐和静态用户项目网络的性能引起了人们的极大关注，而推荐者在时间上不断发展的系统上的性能仍不清楚。 为了解决这个问题，本文首先介绍了一种使用双向网络的在线商业系统。 在该网络上，提出了一种基于推荐的演化方法，以模拟推荐者与其用户之间的时间动态。 然后，三个基于最新协作过滤（CF）的推荐器的长期性能，即基于用户的CF（UCF），基于项目的CF（ICF）和基于潜在因子的模型（LFM）在生成的时间演化网络上进行评估。 在工业应用程序生成的两个大型真实