抖音发布的论文发现用户的偏好随时间波动，推荐模型需要感知时间信息以提供个性化服务。论文提出了一种兴趣时钟方法，将用户兴趣按小时分割并存储在样本中。实验结果表明，高斯兴趣时钟优于其他方法。在线评估结果显示，兴趣时钟在排名任务中提升了用户活跃度和持续时间。然而，不同场景可能需要不同的时间感知建模方式，长期漂移也可能需要不同的时间建模策略。