유사 도 및 비유 사도 는 외양 또는 의도 된 용도 와 같 은 아이템 의 고유 한 특성 , 또는 인기 와 같 은 외부 속성 의 함수 일 수 있 다 . 아이템 의 외인성 특성 은 또한 시간 에 따라 달라질 수 있 다 : 예 를 들 어 , 드레스 와 신발 의 특정 조합 은 여름 에 유행 할 수 있 고 , 그런 뒤 에 겨울 에 는 , 그런 다음 겨울 에 는 유행 에서 벗어날 것 이 다 . 이 경우 , 드레스 와 신발 은 여름 에 는 유사 한 것 으로 분류 되 고 겨울 에 는 유사 하 지 않 은 것 으로 분류 될 수 있 다 . 마찬가지 로 , 물건 은 일부 지역 에서 는 유사 한 것 으로 분류 되 고 다른 지역 에서 는 유사 하 지 않 은 것 으로 분류 될 수 있 다 ( 예 : 뉴욕 에서 야구 글러브 는 뉴욕 양키스 구단 ( Yankees ) 야구 모자 와 유사 하 고 보스턴 레드 삭스 구단 ( Red Sox ) 야구 모자 와 는 유사 하 지 않 으나 , 보스톤 에서 야구 글러브 는 보스턴 레드 삭스 구단 야구 모자 와 유사 하 고 뉴욕 양키스 구단 야구 모자 와 유사 하 지 않 다 ) . 시간 또는 위치 와 같 은 독립 적 인 변수 의 함수 로서 유사 도 가 달라지 는 물품 은 비 정상 유사 도 분포 를 가진다고 하 는 반면 , 유사 도 가 유지 되 는 물품 은 정적 유사 도 분포 를 가진다고 한다 . 예 를 들 어 , 시간 경과 에 따라 유사 도 분포 가 변하 는 경우 , 신경망 의 입력 특징 으로서 시간 이 사용 될 수 있 다 .