一种基于双塔模型的文献推荐方法、装置、设备及介质

本申请涉及文献检索技术领域。公开了一种基于双塔模型的文献推荐方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取目标用户的行为数据；根据目标用户的行为数据，提取目标用户的行为偏好特征向量并基于双塔模型计算目标用户的深层次表示向量；基于预先设置的向量数据库得到候选文献深层次表示向量，计算目标用户的深层次表示向量和候选文献深层次表示向量之间的相似度；根据相似度，生成目标用户的文献推荐列表。本申请通过深度融合用户历史行为数据，得到用户语义特征和兴趣偏好特征，超越了字面匹配范畴，能够更精准的匹配用户需求，实现个性化推荐。同时利用双塔模型的并行处理能力，可以加快推荐系统的响应速度，提高推荐效率。