用户兴趣发生突变时，信息流推荐系统需要及时捕捉用户的新兴趣点。一种有效的方法是利用实时数据分析技术，监测用户的行为数据变化，识别用户的新兴趣点。通过实时分析用户的点击、浏览、收藏等行为数据，系统可以快速准确地发现用户兴趣的转变。这样信息流推荐系统可以及时调整推荐策略，向用户推荐符合其新兴趣的内容，提高推荐的准确性和用户满意度。
，另一方面，信息流推荐系统可以采用增量式的推荐算法。当用户的兴趣发生突变时，系统不需要重新建立用户的兴趣模型，而是根据用户最新的行为数据对已有的模型进行增量更新。这种增量更新的方式可以更快地适应用户新的兴趣，减少因用户兴趣突变而造成的推荐不准确的情况，提高系统的实时性和准确性。
，信息流推荐系统还可以引入多因素的兴趣模型。除了用户的行为数据，系统还可以考虑用户的社交关系、地理位置、设备信息等多种因素，综合分析用户的多方面特征来更准确地捕捉用户兴趣的变化。通过综合考虑多种因素，系统可以更全面地了解用户的兴趣和需求，更精准地为用户提供个性化推荐，提升用户的使用体验。
，信息流推荐系统还可以采用半监督学习的方法。通过引入少量的标注数据，系统可以不断地学习和优化用户的兴趣模型，提高系统对用户兴趣变化的适应能力。半监督学习可以有效地利用已有的标注数据和未标注数据，提高推荐系统的泛化能力和准确性，从而更好地适应用户兴趣的变化。
，信息流推荐系统还可以引入强化学习算法。通过模拟用户与推荐系统的互动过程，系统可以不断地调整推荐策略，使得系统可以更好地适应用户的变化兴趣。强化学习算法可以根据用户的反馈不断地调整推荐策略，提高系统的个性化程度和用户满意度，从而更好地应对用户兴趣的突变情况。