本发明涉及人工智能技术，揭露一种产品推荐方法，包括：对获取的历史数值特征信息进行向量化，得到历史数值特征向量；对获取的历史字符特征信息进行向量化处理，得到历史字符特征向量；将历史数值特征向量及历史字符特征向量进行向量融合，得到对应的融合特征向量；利用融合特征向量对预构建的深度学习模型进行迭代训练，得到产品推荐模型；根据获取的产品推荐请求利用产品推荐模型分析预构建的产品集中每个产品的推荐概率；利用推荐概率对产品集中的产品进行筛选，得到推荐产品。本发明还涉及一种区块链技术，所述用户历史信息可以存储在区块链节点中。本发明还提出一种产品推荐装置、设备以及介质。本发明可以提高产品推荐的准确度。