本发明实施例属于人工智能领域，尤其涉及一种商品推荐方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：识别用户与商品间的交互信息的数据类型，根据数据类型选择对应的商品相似度算法进行商品相似度计算，并对计算的所述商品相似度结果进行标准化处理，其中所述数据类型包括布尔向量和非布尔向量；根据数据类型选择对应的用户相似度算法进行用户相似度计算，并对所述用户相似度进行标准化处理；及根据所述商品相似度和所述用户相似度，计算每个用户与商品之间的推荐因子并排序，根据所述推荐因子将最相关的N个商品加入到对应的用户推荐列表中，其中N为推荐列表的容量。本发明提高了向用户进行商品推荐的准确性。