个性化商品推荐引擎及方法

本申请公开了一种个性化商品推荐引擎及方法，其通过获取目标用户的用户行为数据的时间队列和第一备选商品的商品数据，并分别对其进行语义编码以挖掘出目标用户的用户行为数据的时序上下文语义信息和第一备选商品的上下文语义信息，从而构建出用户时序动态行为画像以及备选商品特征画像。然后，进一步采用基于深度学习的语义匹配算法对目标用户的用户动态行为特征和第一备选商品的上下文语义信息进行语义匹配，并基于两者之间的语义匹配度实现动态且个性化的商品推荐。通过个性化的商品推荐方式，不仅增强了推荐结果的相关性，还提高了用户体验和平台转化率，实现了更智能、更贴合实际需求的商品推荐服务。