제품 을 대상 으로 하 는 콘텐츠 기반 추천자 시스템 은 , 심층 합성곱 신경망 을 이용 하 여 제품 의 이미지 로부터 관련 된 고유 한 특징 을 추출 할 수 있 다 . 신경망 은 트레이닝 예의 상대 적 포지티브 및 네거티브 페어링 을 이용 하 는 메트 릭 러닝 목적 함수 ( 예 를 들 어 , 트리플 릿 손실 , n - 쌍 손실 , 또는 다른 적절 한 메트 릭 러닝 목표 ) 을 사용 하 여 최적 화 될 수 있 다 . 포지티브 이미지 쌍 은 동일 한 객체 또는 동일 한 객체 카테고리 의 이미지 로 간주 되 고 , 네거티브 쌍 은 상이 한 객체 또는 상이 한 객체 카테고리 의 이미지 로 간주 된다 . 예 를 들 어 , 확률 적 경사 하강 ( stochastic gradient descent ) 을 사용 하 여 목적 함수 를 최적 화 하 면 , 유사 한 객체 의 이미지 가 근처 에 투영 되 고 유사 하 지 않 은 객체 의 이미지 가 멀리 떨어져 투영 되 는 , 벡터 공간 내 로 아이템 을 투영 할 수 있 는 모델 이 생성 된다 . 추천 을 생성 하 기 위해 , 이 벡터 공간 내 로 일 예 가 투영 되 고 , 최 근접 이웃 검색 ( nearest neighbor search ) 을 사용 하 여 이 벡터 부분 공간 에서 가장 가까운 투영 이 추천 을 위해 선택 된다 . 이 는 콘텐츠 기반 추천자 시스템 의 일 예 인데 , 개체 의 속성 자체 에 대한 콘텐츠 가 추천 을 생성 하 는 데 사용 되 기 때문 이 다 . 메트 릭 러닝 목표 를 사용 하 는 것 을 포함 하 는 콘텐츠 기반 추천자 시스템 은 여러 가지 종류 가 있 고 , 다양 한 목적 함수 , 최적화 방법 , 학습 데이터 양상 등 을 사용 할 수 있 다 .