투 타워 아키텍처
사용자(세션)와 아이템을 각각 독립적인 신경망으로 임베딩한 후, 두 벡터 간의 유사도를 계산하여 추천 후보를 생성하는 구조이다. 대규모 데이터셋에서 빠른 검색과 추론이 가능하여 실전 추천 시스템에서 널리 쓰인다.