应用推荐方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品

本申请提供了一种应用推荐方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，其中，应用推荐方法，包括：利用基于生成对抗神经网络的协同过滤推荐框架CFGAN模型，根据应用情境因子和用户属性特征，得到用户对应的应用偏好信息；所述应用情境因子包括：应用使用时间和应用使用位置中的至少一项；根据所述应用偏好信息，进行应用推荐。本方案能够支持将深度学习模型的CFGAN模型用于应用推荐，提高方案的扩展性，同时，根据应用情境因子和用户属性特征生成应用偏好并据此进行应用推荐，可以支持在一定程度上尽量挖掘用户偏好，从而优化推荐结果；解决现有技术中应用推荐方案存在推荐结果较差、方案可扩展性较低的问题。