一种数据推荐方法、装置、设备及介质

本发明涉及人工智能领域，公开了一种数据推荐方法、装置、设备及介质，包括：获取用户产品信息点击数据，并转化为产品特征向量；输入产品特征向量至预设神经网络模型计算产品信息相关度，并提取预置相关度排序区间内的第一候选产品特征向量；获取客户端的交互数据，采用交叉注意力机制将交互数据与第一候选产品特征向量进行关联；计算交互数据和第一候选产品特征向量的兴趣权重，输出对应的第二候选产品特征向量；采用自注意力机制计算第二候选产品特征向量与客户端的交互数据，输出行为兴趣权重向量，并生成关联的产品推荐列表，解决了目前由于获取信息的爆炸性增长和用户选择信息的能力的有限性，而导致的产品推荐精准度低下的技术问题。