除了非過渡性關係，現實世界中還存在多種複雜的關係模式，例如多重偏好、上下文依賴性和動態關係等。多重偏好指的是用戶在不同情境下對同一對象的不同偏好，這在社交媒體和電子商務中尤為常見。上下文依賴性則是指用戶的偏好可能受到時間、地點或社交環境的影響。動態關係則涉及隨著時間推移而變化的關係，例如用戶隨著時間的推移對某些產品的興趣可能會增減。
在表示學習中，可以通過引入上下文特徵和時間序列數據來考慮這些複雜的關係模式。例如，通過將上下文信息（如用戶的當前位置或時間）納入模型，可以使模型更靈活地捕捉用戶的即時偏好。此外，使用遞歸神經網絡（RNN）或長短期記憶（LSTM）網絡等技術，可以有效地建模動態關係，從而提高模型的預測準確性和適應性。