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　　专利摘要显示，本发明公开了一种基于深度学习DCP的推荐方法，属于商品推荐技术领域，所述方法包括以下步骤：获取在线平台用户交互行为数据集，对所述在线平台用户交互行为数据集进行预处理，获得预处理数据集；构建初始推荐模型，基于所述预处理数据集对初始推荐模型进行训练，获得推荐模型；将用户数据输入到推荐模型中得到推荐商品信息，将所述推荐商品信息推送给用户。本发明通过构建的推荐模型能够很好地识别和处理输入特征之间的非线性关系，提升了推荐的相关性，使推荐更加准确。