도 7 에 도시 된 추천자 시스템 ( 700 ) 은 또한 주로 텍스트 형식 인 소셜 미디어 콘텐츠 를 추천 하 도록 학습 될 수 있 다 . 이 경우 , 추천자 시스템 ( 700 ) 은 , 사용 자 가 정한 사용 자 고유 환경 설정 ( the user ' s intrinsic preferences ) 및 다른 소셜 미디어 콘텐츠 와 의 상호 작용 이력 에 , 콘텐츠 ( 예 : 텍스트 ) 를 매치 시킨다 . 이러 한 추천자 시스템 은 행렬 인 수분 해 방법 을 사용 하 여 , " 사용자 ( 예 : 사용 자 가 "" 좋 아 했 던 "" 콘텐츠 임 베 딩 의 가중치 조합 과 같 은 ", 사용 자 아이템 이력 ) 와 개별 아이템 임 베 딩 을 매치 시키 기 위해 임 베 딩 함수 를 최적 화 하 는 것 으로 시작 할 수 있 다 . 이 협업 필터링 의 출력 ( 사용자 기록 및 아이템 임 베 딩 둘 다 존재 하 는 벡터 공간 ) 을 취하 고 , 협업 필터링 모델 에서 학습 한 잠재 공간 을 사용 하 여 딥 메트 릭 러닝 망 의 학습 을 감독 한다 .