ユーザーの行動パターンを時系列的に捉えることは確かに重要ですが、ユーザー間の関係性や社会的影響などの要因も考慮することは非常に重要です。単純な時系列データだけではなく、ユーザー間のつながりや影響を考慮することで、より洞察力のある予測や推薦が可能になります。例えば、ソーシャルネットワーク分析を導入することで、ユーザー間のつながりや影響を理解し、それらを予測モデルに組み込むことができます。また、グラフニューラルネットワークを活用して、ユーザー間の関係性をモデル化し、それを推薦システムに統合することも有効です。総合的なアプローチを取ることで、より優れた推薦システムを構築することが可能です。