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　　专利摘要显示，本发明公开了一种商户推荐方法、系统及计算机设备，方法包括基于目标对象的历史点击行为数据，生成商户点击序列，并通过预设的正负样本构建方式，对商户点击序列进行样本集构建，得到正样本集和负样本集；基于正样本集、负样本集和构建的目标函数，训练神经网络Embedding模型，得到商户Embedding向量；提取目标对象预设时间段内的点击商户，获得商户点击列表集，并基于商户Embedding向量，对点击商户进行哈希分区相似度分析，获得商户相似度矩阵；基于商户相似度矩阵和商户点击列表集，计算商户召回分数；将商户召回分数进行排序筛选，生成推荐商户列表。本实施例实现快速为目标对象推荐商户，提升推荐效率，提高个性化推荐效果。