产品推荐模型的训练方法、产品推荐方法及装置

本发明公开了一种产品推荐模型的训练方法、产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质。该产品推荐模型的训练方法包括：获取用户特征、产品特征和交叉行为特征；基于所述用户特征、所述产品特征和所述交叉行为特征确定用户特征向量和产品特征向量；基于所述用户特征向量和所述产品特征向量确定所述产品推荐模型的损失函数的损失值，基于所述产品推荐模型的损失函数的损失值调整模型参数，直至满足训练停止条件，得到训练完成的产品推荐模型。上述技术方案，通过用户特征、产品特征和交叉行为特征生成高维的用户特征向量和产品特征向量，进而基于用户特征向量和产品特征向量进行产品推荐模型训练，有效提升了产品推荐模型的精准度。