전자 장치 ( 100 ) 는 제 1 의미 벡터 및 제 2 의미 벡터 의 관련 도 를 나타내 는 벡터 에 대응 되 는 데이터 를 저장 할 수 있 다 ( S 905 ) . 제 1 시간 간격 마다 제 1 의미 벡터 및 제 2 의미 벡터 의 관련 도 를 나타내 는 벡터 들 의 집합 을 바탕 으로 상태 데이터 , 액션 데이터 , 보상 데이터 , 다음 상태 데이터 세트 를 저장 할 수 있 다 . 그리고 , 전자 장치 ( 100 ) 는 저장 된 데이터 세트 를 바탕 으로 제 2 의미 벡터 를 입력 데이터 로 , 제 2 의미 벡터 에 관한 제 1 의미 벡터 를 출력 데이터 로 하 여 제 1 인공지능 모델 을 학습 하 여 제 1 인공지능 모델 에 대한 가중치 를 획득 할 수 있 다 ( S 910 ) . 즉 , 제 2 의미 벡터 를 상태 데이터 로 하 여 제 1 인공지능 모델 의 입력 으로 , 제 2 의미 벡터 와 관련 된 제 1 의미 벡터 를 액션 데이터 로 하 여 제 1 인공지능 모델 의 출력 으로 사용 하 여 제 1 인공지능 모델 을 학습 하 고 , 학습 결과 제 1 인공지능 모델 의 가중치 를 획득 할 수 있 다 . 그리고 , 전자 장치 ( 100 ) 는 획득 된 제 1 인공지능 모델 에 대한 가중치 를 제 2 인공지능 모델 에 적용 할 수 있 다 ( S 915 ) . 그리고 , 아이템 데이터 를 실시간 으로 획득 하 여 ( S 920 ) , 획득 된 아이템 데이터 를 바탕 으로 제 2 의미 벡터 를 생성 할 수 있 다 ( S 925 ) . 구체 적 으로 획득 된 아이템 데이터 를 바탕 으로 적어도 하나 의 키워드 를 획득 하 고 , 획득 된 키워드 를 DSSM 에 입력 하 여 제 2 의미 벡터 를 생성 할 수 있 다 . 그리고 전자 장치 ( 100 ) 는 생성 된 제 2 의미 벡터 를 제 2 인공지능 모델 에 입력 하 여 제 1 의미 벡터 를 생성 할 수 있 다 ( S 930 ) . 즉 , 전자 장치 ( 100 ) 는 사용자 에 대한 제 2 의미 벡터 를 제 2 인공지능 모델 에 입력 하 여 사용자 와 관련 된 아이템 에 대한 제 1 의미 벡터 를 생성 할 수 있 다 . 그리고 , 전자 장치 ( 100 ) 는 생성 된 제 1 의미 벡터 를 바탕 으로 적어도 하나 의 추천 사용 자 를 제공 하 고 , 추천 사용 자 에게 아이템 을 제공 할 수 있 다 ( S 935 ) . 즉 , 제 2 인공지능 모델 에 입력 으로 사용 된 아이템 데이터 에 대응 되 는 아이템 을 추천 사용 자 에게 제공 할 수 있 다 . 그리고 , 전자 장치 ( 100 ) 는 제공 된 추천 사용 자 의 인터렉션 및 제 1 간격 마다 생성 된 벡터 ( V ) 에 관한 데이터 를 저장 할 수 있 다 ( S 940 ) . 구체 적 으로 사용 자 의 인터렉션 은 추천 사용자 에 제공 된 아이템 에 대한 추천 사용 자 의 구매 여부 등 일 수 있 다 . 그리고 , 전자 장치 ( 100 ) 는 S 940 단계 에서 저장 된 데이터 를 바탕 으로 다시 제 1 의미 벡터 를 입력 데이터 로 , 제 1 의미 벡터 에 관한 제 2 의미 벡터 를 출력 데이터 로 하 여 제 1 인공지능 모델 을 학습 하 여 , 제 1 인공지능 모델 에 대한 가중치 를 획득 할 수 있 다 ( S 910 ) . 즉 , 전자 장치 ( 100 ) 는 추천 사용 자 의 인터렉션 및 새로 생성 되 는 벡터 에 대한 데이터 를 바탕 으로 제 1 인공지능 모델 을 계속 학습 하 여 , 가중치 를 업데이트 할 수 있 으며 , 업데이트 된 가중치 를 제 2 인공지능 모델 에 적용 하 여 , 아이템 과 관련 된 추천 사용 자 를 제공 하 고 , 추천 사용 자 에게 해당 아이템 을 제공 할 수 있 다 .