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本发明涉及人工智能领域，揭露一种产品推荐方法，包括：基于第一行为数据确定第一用户在目标应用程序中点击的各个产品对应的被点击节点集，基于被点击节点集从第一历史数据中获取正样本集及负样本集，并训练产品推荐模型；当判断第一数据库中存在第二用户在第二时间段的第二行为数据时，基于第二用户的基本信息数据及第二行为数据确定第二用户的用户特征，基于产品数据确定各个产品的产品特征，将用户特征及产品特征输入训练好的产品推荐模型，得到第二用户对各个产品的兴趣度值，基于兴趣度值确定目标推荐产品。本发明还提供一种产品推荐
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113706252 A
(43)申请公布日 2021.11.26
(21)申请号 202111008512.9
(22)申请日 2021.08.30
(71)申请人 康键信息技术（深圳）有限公司
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