一种个性化产品推荐方法，涉及数据处理领域。在该方法中，获取用户的基础信息数据，基础信息数据包括用户的浏览历史数据、购买记录数据以及搜索关键词数据；对基础信息数据进行特征提取，得到用户特征；根据用户特征从多个维度构建用户画像；根据用户画像和对应的商品，生成初始化商品推荐列表，初始化商品推荐列表包括多个推荐商品；获取用户针对目标推荐商品的倒卖信息；根据倒卖信息对初始化商品列表进行调整，得到最终商品列表；将最终商品列表展示给用户。实施本申请提供的技术方案，通过结合用户的基础信息和倒卖信息进行推荐，能更精确地捕捉到用户的实际偏好和需求，从而提供更为贴切的商品推荐。