本发明涉及人工智能，提供一种产品推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法能够获取多个用户样本，每个用户样本中包括历史购买用户及喜好产品，基于喜好产品对多个用户样本进行类型划分，得到多个采样组，基于孪生网络预测多个采样组中每个样本对的样本相似度，根据样本相似度计算每个采样组的采样率，基于采样率及样本相似度从每个采样组中提取训练样本，基于训练样本迭代调整孪生网络，得到产品推荐模型，根据待测用户在多个预设维度上的维度信息生成表征向量，将表征向量输入至产品推荐模型中，得到目标推荐产品，能够准确的为用户推荐合适的产品。此外，本发明还涉及区块链技术，所述标推荐产品可存储于区块链中。