模型训练方法、推荐方法、电子设备及存储介质

本申请涉及人工智能，提供一种模型训练方法、推荐方法、电子设备及存储介质。模型训练方法包括：获取用户对预设商品的行为数据；根据预设的提示词及行为数据，构建扩充样本；基于行为数据，确定商品推荐模型的第一损失值；基于扩充样本，确定商品推荐模型的第二损失值；根据第一损失值及第二损失值，训练商品推荐模型。上述方法能够提高商品推荐模型的训练效果，在后续基于商品推荐模型进行推荐时，能够提高推荐准确性。