商品推荐方法及装置

本申请公开了一种商品推荐方法及装置。其中，该方法包括：收集目标用户的属性信息和行为信息和商品池中所有商品的属性和行为信息；利用预训练的商品推荐模型确定与目标用户匹配的目标推荐商品；模型训练样本包括多个用户的属性和行为信息、多个商品的属性和行为信息；通过协同过滤算法进行分析，计算用户间的第一相似度和商品间的第二相似度；根据第一和第二相似度，确定每个用户对每个商品的感兴趣评分、用户偏好及每个商品对每个用户的推荐优先级，为每个用户确定对应的推荐商品；基于目标用户的属性信息选择目标商品推荐方式向目标用户推荐目标推荐商品。本申请解决了相关商品推荐方案难以满足用户个性化需求、推荐效果不佳的技术问题。