협업 필터링 모델을 통해 학습함으로써, 다음 시간 주기에서의 사용자 식별자 및 제품 식별자에 대응하는 희소 행렬에서 예측될 복수의 사용자 선호도의 예측 값이 계산되고 획득된다.
By training through the collaborative filtering model, prediction values ​​of a plurality of user preferences to be predicted in the sparse matrix corresponding to the user identifier and the product identifier in the next time period are calculated and obtained.