训练数据集的构建方法、推荐物品的方法及其装置

本发明公开一种训练数据集的构建方法、推荐物品的方法及其装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：对第一样本物品进行聚类分组，得到相似样本物品组；根据该组内物品的物品属性信息和物品图像，生成定义数据集；获取第二样本物品的物品摘要；根据第二样本物品的物品属性信息，确定对应的物品描述，根据第二样本物品的物品图像、物品摘要和物品描述，生成匹配数据集；进而构建训练数据集。该实施方式实现了细粒度化构建训练数据集，为后续推荐模型提供物品的高维特征，便于推荐模型利用高维特征进行零样本学习，并且通过定义数据集和匹配数据集为推荐模型提供了图像定义和物品匹配能力，便于利用推荐模型精准地进行物品推荐。