本申请公开了一种基于联邦学习的商品推荐方法，包括：云服务器获取商品购买参数，所述商品购买参数包括购买商品用户的ID、购买时间段、购买次数及购买地点；基于所述商品购买参数，确定商品购买的时空序列与用户满意度；基于所述时空序列与所述用户满意度，通过联邦学习模型确定所述商品与所述用户的匹配程度；获取所述用户的用户画像，基于所述商品与所述用户的匹配程度以及所述用户画像，确定所述商品高关联用户特征；基于所述商品高关联用户特征，推荐所述商品至与所述购买商品用户的相似用户。