一种商品推荐方法、系统、设备及介质

本发明实施例提供一种商品推荐方法、系统、设备及介质，属于计算机领域。该方法包括：采集不同渠道和来源下的商品数据；使用预先构建的GloVe模型将所述商品数据对应的文本转换为数值向量，并利用K‑means算法对商品进行分组；计算各组内商品描述之间的语义余弦相似度，并基于相似度结果将相似的商品描述归到同一类别，为商品赋予标准码；基于所述标准码进行商品价格监测、智能比价，并向用户推荐同类型商品。基于商品归一技术的推荐大幅提高了用户的购物便捷性和满意度，增强了用户的粘性和忠诚度，而且可以帮助商家从大数据中提取有用信息，支持基于数据的商业决策。