基于深度学习的数据商品推荐方法及系统

本申请涉及一种基于深度学习的数据商品推荐方法及系统，该数据商品推荐方法包括：利用第一深度学习模型对数据商品的用户文本、商品文本分别进行词嵌入编码，获得用户文本矩阵表示和商品文本矩阵表示；利用第二深度学习模型对用户文本矩阵表示和商品文本矩阵表示分别进行特征提取、特征压缩，获得用户文本向量表示和商品文本向量表示；融合用户文本向量表示和商品文本向量表示，获得融合向量；根据融合向量计算数据商品的预测评分。本申请可以提高数据商品推荐的效果，使推荐的数据商品能够满足用户的选购需求，提高了用户体验和交易效率。