一种商品智能推荐优化方法、介质及设备

本发明提出了一种商品智能推荐优化方法、介质及设备，包括：从电商购物交易日志数据中提取用户特征数据及对应的商品特征数据，分别形成用户特征数据子集合和商品特征数据子集合，并将这两个子集合组成一个大数据集合；采用基于重权重化的平衡策略对大数据集合进行过滤；将过滤后的大数据集合作为训练数据对人工智能大模型进行训练；基于训练好的人工智能大模型，根据待推荐用户的特征数据，进行商品推荐。本发明采用基于重权重化的平衡策略对数据进行过滤，提高了训练数据的精确性；并且制定了基于大模型的智能推送策略，结合用户偏好进行可实时更新调整的商品推荐，大大减少了无效曝光数据，提高了商品推荐的准确性及合理性。