本申请实施例提供了一种商品推荐方法、装置及系统，该方法包括：获取目标对象的目标基本信息，目标基本信息包括目标对象购买的目标商品和目标对象的目标人脸数据；利用目标人脸数据和目标商品，更新基本信息矩阵；通过ALS模型，将更新后的基本信息矩阵拆分为商品特征矩阵和客户特征矩阵；确定商品特征矩阵中目标商品对应的特征向量与其他商品对应的特征向量的第一相似度，并确定客户特征矩阵目标对象对应的特征向量与其他对象对应的特征向量的第二相似度；根据第一相似度大于第一相似度阈值的商品，以及第二相似度大于第二相似度阈值的对象所购买的商品，向目标对象推荐商品。应用本申请实施例提供的技术方案，能够提高向客户推荐商品的精准度。