전자 장치 ( 100 ) 는 사용자 에 관한 데이터 및 아이템 에 관한 데이터 를 획득 할 수 있 다 . 그리고 , 전자 장치 ( 100 ) 는 획득 된 데이터 를 바탕 으로 Deep Structured Semantic Model ( DSSM ) 을 통해 제 t 시간 에 대응 되 는 제 1 의미 벡터 ( Ut ( 20 ) ) , 제 2 의미 벡터 ( It ( 30 ) ) 및 , 제 1 의미 벡터 ( 20 ) 및 제 2 의미 벡터 ( 30 ) 의 관련 도 를 나타내 는 벡터 ( vt ( 40 ) ) , 를 생성 할 수 있 다 . Deep Structured Semantic Model ( DSSM ) 은 질문 ( Query ) 과 문서 ( document ) 간 의 관련 도 를 측정 해 주 는 인공지능 모델 로 , 본 개시 에 따른 DSSM 에서 는 질문 ( Query ) 은 사용 자 , 문서 ( document ) 는 아이템 에 대응 될 수 있 다 . 즉 , 본 개시 에 따른 DSSM 모델 은 특정 사용 자 와 관련 된 아이템 을 매칭 하고 , 매칭 한 데이터 를 벡터 의 형식 으로 나타낼 수 있 다 .