메트 릭 러닝 신경망 은 재귀 신경망 을 사용 하 여 주 어 진 소셜 미디어 콘텐츠 의 텍스트 를 입력 특징 으로서 반복 적 으로 취할 수 있 다 . 사용자 를 위해 , 메트 릭 학습 신경망 은 , 재귀 신경망 을 사용 하 여 사용 자 이력 내 의 각 아이템 에 대해 개별 적 인 임 베 딩 을 생성 하 고 아이템 의 가중치 평균 또는 시간 가중치 평균 을 취하 여 사용 자 의 이력 을 나타낸다 . 메트 릭 러닝 목적 함수 ( 예 : 트리플 릿 손실 , n - 쌍 손실 ) 를 사용 하 면 , 신경망 은 확률 적 경사 하강 을 사용 하 여 최적 화 되 어 , 협업 필터링 방법 에서 유사 하 게 순위 가 매겨 지 지만 콘텐츠 기반 렌즈 에서 는 순위 가 매겨 지 지 않 는 사용 자 이력 및 아이템 을 일치 시킨다 . 일단 신경망 이 학습 되 면 , 유사 한 소셜 미디어 콘텐츠 를 사용 자 에게 추천 할 수 있 다 .