프로세서 ( 120 ) 는 사용 자 데이터 및 아이템 데이터 를 획득 하 여 획득 한 데이터 를 바탕 으로 제 1 시간 간격 마다 제 1 의미 벡터 ( 20 ) , 제 2 의미 벡터 ( 30 ) 및 , 제 1 의미 벡터 및 제 2 의미 벡터 의 관련 도 를 나타내 는 벡터 를 생성 하 고 , 생성 된 벡터 에 대응 되 는 데이터 를 메모리 ( 510 ) 에 저장 할 수 있 다 ( ①). 그리고 프로세서 ( 110 ) 는 메모리 ( 510 ) 에 저장 된 데이터 세트 를 이용 하 여 제 1 인공지능 모델 ( 520 ) 을 학습 할 수 있 다 . 구체 적 으로 메모리 ( 510 ) 에 제 2 의미 벡터 ( 30 ) 를 상태 데이터 로 , 제 1 의미 벡터 ( 20 ) 를 액션 데이터 로 저장 된 데이터 세트 를 이용 하 여 , 제 2 의미 벡터 ( 30 ) 를 제 1 인공지능 모델 ( 520 ) 의 입력 으로 , 제 1 의미 벡터 ( 20 ) 를 제 1 인공지능 모델 ( 520 ) 의 출력 으로 하 고 , 상기 저장 된 데이터 세트 의 보상 데이터 및 다음 상태 데이터 를 바탕 으로 , 제 1 인공지능 모델 ( 520 ) 을 학습 하 고 , 학습 결과 제 1 인공지능 모델 ( 520 ) 의 가중치 ( Weight ) 를 획득 할 수 있 다 ( ②).