产品推荐方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品

本发明提供一种产品推荐方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，方法包括：获取查询向量；基于查询向量在产品向量数据库中检索，得到多个初始产品数据；获取用户基础数据和历史行为数据；基于多个初始产品数据、基础数据和历史行为数据，通过产品推荐概率预测模型进行训练，得到多个目标产品数据；生成每个目标产品数据的推荐内容。本发明提供的产品推荐方法，生成查询向量，并在产品向量数据库中实现与产品向量的快速匹配，在检索结果上结合基础数据和历史行为数据，优化模型输入，同时由于模型的注意力机制融合了短期兴趣和长期兴趣，因此基于模型所获取的目标产品数据，更能贴合用户在不同时间尺度上的兴趣，根据生成精准的产品推荐内容。