一种产品推荐方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种产品推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：基于目标账户的历史操作数据，确定目标账户对应的目标操作序列；将目标操作序列输入至预先训练得到的产品推荐模型中进行产品推荐，其中，产品推荐模型是基于循环神经网络训练得到的，产品推荐模型包括输入层、隐藏层和输出层，输入层用于将目标操作序列转换为多条目标操作向量，隐藏层用于根据多条目标操作向量确定目标账户的产品交互特征，输出层用于根据产品交互特征对目标账户进行产品推荐；基于产品推荐模型的输出，确定目标账户对应的产品推荐结果。本发明能够实现对用户的个性化产品推荐，提高对用户进行产品推荐的效率和准确性，提升用户的服务体验。