汽车产品的推荐方法、装置、设备、介质和程序产品

本发明提供了一种汽车产品的推荐方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及人工智能领域，可以提高在与购买汽车相关的信息比较稀疏的场景下的预测准确性和推荐有效性。该汽车产品的推荐方法包括：在得到第一用户授权的情况下获取第一用户在银行系统中的数据，以得到第一初始数据，然后从中筛选出与用户购车意愿最相关的M个特征数据，得到第一特征集合，利用第一特征集合构造以自然语言表示的第一提示指令；将第一提示指令输入给用户购车意愿识别模型，并获取用户购车意愿识别模型输出的第一购车意愿识别结果，该用户购车意愿识别模型为对预训练的大语言模型微调训练得到的；当第一购车意愿识别结果满足潜在购车条件时，向第一用户推荐汽车产品。