多模态序列推荐模型的训练方法和多模态序列推荐方法

本公开属于序列推荐技术领域，具体涉及一种多模态序列推荐模型的训练方法和多模态序列推荐方法。其中，模型训练方法包括：获取样本数据和样本标签；对于每个历史行为，提取其交互对象的多个模态特征和交互时间信息，并分层融合所述历史行为的所述多个模态特征和历史行为序列中的所有交互时间信息，以得到所述历史行为的融合表征；根据所述历史行为序列中所有所述历史行为的所述融合表征构成的融合表征序列，预测所述用户的下一次操作，生成预测操作；基于所述预测操作和样本标签确定推荐损失值，基于所述推荐损失值调整所述模型的网络参数，其中，总损失值还包括由至少一个辅助训练任务生成的辅助损失值。