商品推荐方法及其装置

本申请提出了一种商品推荐方法及其装置，涉及商品推荐领域，通过获取用户行为序列数据；对用户行为序列数据在多个时间跨度下各自进行序列建模获取生成的多个用户行为序列子特征，以及，对商品标识信息进行序列建模获取生成的基础序列子特征；对多个用户行为序列子特征和基础序列子特征进行融合，得到用户行为序列特征；获取候选推荐商品对应的商品特征，将商品特征和用户行为序列特征输入点击率预估模型，获取每个候选推荐商品对应的点击率预估得分并基于点击率预估得分生成商品推荐列表。本申请可以捕捉到用户行为的演化和变化趋势，可以更好地理解用户的兴趣和偏好的演变，从而提供更准确的推荐结果，提高客户满意度。