一种模型训练、信息推荐方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种模型训练、信息推荐方法、装置、设备及介质，用以实现能够更加准确地向用户推荐商品的协同过滤模型。本申请提供的方法包括：确定协同过滤模型的训练数据集，包括用户数据集和商品数据集；训练数据集中的每一样本，为存在交互关系的用户与商品的数据对；将训练数据集切分成多个微批次；其中，每一微批次包括多个样本；针对每一微批次，将存在交互关系的每一数据对作为正实例对，并从该微批次的商品数据子集中抽取多个商品数据，与该微批次的用户数据子集中的用户数据，生成多个负实例对，其中，每一负实例对为不存在交互关系的用户与商品的数据对；基于正实例对和负实例对，通过采用预设的损失函数计算损失值，更新模型的参数。