사용자에 대한 소셜 추천 시스템에 있어서, 사용자 소셜 정보를 포함하는 소셜 그래프와 상호 작용 그래프를 이용하여, 셀프 어텐션 연산과 크로스 어텐션 연산을 수행하는 트랜스포머 모델을 기반으로 하여 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 특징으로 하며, 상기 트랜스포머 모델은,사용자 시퀀스 내에 있는 사용자들 간의 관계를 학습하는 인코더 모듈; 및아이템 리스트 내에 있는 아이템들 간의 관계를 학습하고, 아이템과 사용자의 관계를 학습하는 디코더 모듈;을 구비하여, 사용자와 사용자, 아이템과 아이템, 그리고 사용자와 아이템 간의 관계를 학습하도록 구성된 것을 특징으로 하며, 상기 인코더 모듈은, 소셜 그래프로부터 사용자의 연결 정보가 반영된 사용자 시퀀스를 생성하고, 사용자 시퀀스에 대하여 셀프 어텐션 연산을 수행하여 사용자 시퀀스 내에 있는 사용자들 간의 관계를 학습하고, 상기 디코더 모듈은, 상호 작용 그래프로부터 아이템 간의 연결 정보가 반영된 아이템 리스트를 생성하고, 아이템 리스트에 대하여 셀프 어텐션 연산을 수행하여 아이템 리스트 내에 있는 아이템들 간의 관계를 학습하고, 상기 디코더 모듈의 아이템 리스트에 대한 셀프 어텐션 연산에 의해 구해진 Query와 상기 인코더 모듈의 사용자 리스트에 대한 셀프 어텐션 연산에 의해 구해진 Key를 곱한 값에 사용자와 아이템 간의 상호 작용 임베딩을 곱하여 크로스 어텐션 연산을 수행하여 아이템과 사용자의 관계를 학습하는 것을 특징으로 하는 트랜스포머 모델을 기반으로 한 소셜 추천 시스템.