商品推荐方法、模型训练方法、装置及设备

本申请实施例提供一种商品推荐方法、模型训练方法、装置及设备，涉及人工智能领域。本申请的方法包括：获取至少一个用户以及至少一个商品之间对应的二部图，并基于注意力机制的关系图卷积网络，对二部图进行卷积处理，得到表示集合；确定用户商品对表示对应的用户商品对距离，并根据用户商品对距离和二部图，确定用户商品对表示对应的结构特征；根据各用户商品对表示以及各结构特征，生成预测信息集合；根据预测信息集合，向用户进行商品推荐。本申请的方法，可以精准地向用户进行商品推荐。