本发明实施例涉及商品智能化推荐技术领域，公开了基于图神经网络的产品筛选方法、系统及设备。本发明实施例先获取当前产品对应的第一产品信息向量与当前用户对应的第一用户信息向量；将第一产品信息向量与第一用户信息向量输入至第一预设产品筛选模型，输出第一分值；基于第一分值确定对应的目标产品信息。明显地，本发明实施例可将产品信息向量转换为用户信息向量进行表征，还将根据用户信息向量转换为产品信息向量进行表征。然后，以转换后的信息向量进行分值确定。可见，该模型使用方式深入挖掘了交易信息中隐含的用户与商品之间的关联性，使得建模较为充分，自然也就提高了产品推荐的准确性，解决了推荐准确性较低的技术问题。