(EN) The present application relates to the technical field of artificial intelligence. Disclosed is a product recommendation method, comprising: determining first features of users, and grouping the users on the basis of the first features, so as to obtain a plurality of user groups; calculating a product permeability array corresponding to each user group in the plurality of user groups; determining a target user group corresponding to a user to be given a recommendation; acquiring a second feature factor corresponding to a product recommendation request, determining, on the basis of the second feature factor and second historical data, a second feature of the user to be given a recommendation, and inputting the second feature into an attribute analysis model, so as to obtain a target attribute value of the user to be given a recommendation; and when the target attribute value is less than a pre-set threshold value, on the basis of the product permeability array corresponding to the target user group, recommending a target product to the user to be given a recommendation. Further provided are a product recommendation apparatus, an electronic device and a readable storage medium. By means of the present application, the success rate of product recommendation is improved.
(FR) La présente demande se rapporte au domaine technique de l'intelligence artificielle. La demande concerne un procédé de recommandation de produit consistant : à déterminer des premières caractéristiques d'utilisateurs et à regrouper les utilisateurs sur la base des premières caractéristiques de sorte à obtenir une pluralité de groupes d'utilisateurs ; à calculer un réseau de perméabilité de produit correspondant à chaque groupe d'utilisateurs dans la pluralité de groupes d'utilisateurs ; à déterminer un groupe d'utilisateurs cible correspondant à un utilisateur à qui il faut donner une recommandation ; à acquérir un second facteur de caractéristique correspondant à une demande de recommandation de produit, à déterminer, sur la base du second facteur de caractéristique et des secondes données historiques, une seconde caractéristique de l'utilisateur à qui il faut donner une recommandation, et à entrer la seconde caractéristique dans un modèle d'analyse d'attribut de sorte à obtenir une valeur d'attribut cible de l'utilisateur à qui il faut donner une recommandation ; et lorsque la valeur d'attribut cible est inférieure à une valeur de seuil prédéfinie, sur la base du réseau de perméabilité de produit correspondant au groupe d'utilisateurs cible, à recommander un produit cible à l'utilisateur à qui il faut donner une recommandation. La demande concerne en outre un appareil de recommandation de produit, un dispositif électronique et un support de stockage lisible. Au moyen de la présente demande, le taux de réussite d'une recommandation de produit est améliorée.
(ZH) 本申请涉及人工智能技术领域，揭露一种产品推荐方法，包括：确定各个用户的第一特征，基于第一特征对各个用户进行分组，得到多个用户组；计算多个用户组中每个用户组对应的产品渗透率数组；确定待推荐用户对应的目标用户组；获取产品推荐请求对应的第二特征因子，基于第二特征因子及第二历史数据确定待推荐用户的第二特征，将第二特征输入属性分析模型得到待推荐用户的目标属性值；当目标属性值小于预设阈值时，基于目标用户组对应的产品渗透率数组为待推荐用户推荐目标产品。本申请还提供一种产品推荐装置、电子设备及可读存储介质。本申请提高了产品推荐成功率。
