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摘要
本发明适用于计算机领域,提供了一种产品推荐方法。所述方法包括：提取待推荐产品及与待推荐用户有历史交互的产品的特征信息；获取与所述产品有历史交互关系的用户,并将用户与产品组合生成样本集；利用深度学习对预测函数集成模型进行训练,以获取待推荐用户的隐因子向量、待推荐产品的隐因子向量并确定预测函数集成模型；根据待推荐用户的隐因子向量、待推荐产品的隐因子向量以及预测函数集成模型计算用户对各产品的预测交互矩阵；根据所述预测交互矩阵对各产品进行排序,将排序靠前的产品推荐给待推荐用户。本发明实施例提供的产品推荐方法,利用了产品的多模态数据如图像、文本等,提高了对特征信息的利用率,从而提高了产品推荐的效果。
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