推荐模型确定方法、装置和非易失性存储介质

本发明公开了一种推荐模型确定方法、装置和非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取训练集，其中，训练集中包括多个账户在历史过程中的商品交互数据；采用训练集对原始学习模型进行训练，得到初始学习模型；在初始学习模型中的预设结构中加入训练模块，基于训练集中的多个账户中目标账户对应的训练集部分，采用低秩自适应Lora算法对训练模块进行训练，得到目标账户对应的目标学习模型，其中，目标账户为多个账户中的任意一个账户，目标学习模型用于为目标账户进行商品推荐。本发明解决了相关技术中采用多个用户的数据进行推荐模型训练导致对于每个用户来说推荐效果不够精准的技术问题。