一种组件推荐方法、装置、设备和存储介质

本申请公开一种组件推荐方法、装置、设备和存储介质，当用户在代码平台进行模板构建时，获取用户的行为记录，并基于行为记录识别用户的各个潜在兴趣组件；获取用户的属性信息和模板项目配置信息；根据属性信息和模板项目配置信息构建状态向量，并将状态向量输入至预先训练的组件推荐模型中，以供组件推荐模型输出组件推荐向量；基于组件推荐向量确定各个第一推荐组件；汇总各个潜在兴趣组件和第一推荐组件，确定向用户推荐的各个目标组件。本申请可以掌握用户的个人操作数据进行行为分析，识别用户倾向，并利用模型对状态向量进行处理，从而可以得到准确的第一推荐组件，以确定最终进行推荐的目标组件，提高了个性化，提升用户体验。