1.一种药品数据处理方法，其向量在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其向量在于，所述获取目标用户标识对应的病历信息，基于所述病历信息进行向量表示提取，得到所述目标用户标识对应的病历表示向量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其向量在于，所述获取各个药品标识对应的药品表示向量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其向量在于，所述基于所述各个药品标识对应的药品图结构分别进行向量表示，得到所述各个药品标识对应的药品表示向量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其向量在于，所述基于所述药品匹配表示向量进行分类识别，得到所述各个药品标识对应的分类识别结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其向量在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其向量在于，所述药品推荐模型包括病历向量提取网络、匹配网络和分类网络；
8.根据权利要求6所述的方法，其向量在于，所述病历向量提取网络包括向量提取子网络和向量融合子网络；所述病历信息包括病历实体数据序列、归一化病历数据序列和编码病历数据序列；
9.一种药品推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其向量在于，所述基于所述各个药品标识对应的初始分类识别结果和所述各个训练药品类别标签进行模型损失计算，得到模型损失信息，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其向量在于，所述基于所述分类损失信息、所述类别平衡损失信息、所述非良性相互作用降低损失信息和所述良性相互作用提升损失信息得到所述模型损失信息，包括：
12.一种药品数据处理装置，其向量在于，所述装置包括：
13.一种药品推荐模型训练装置，其向量在于，所述装置包括：
14.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其向量在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其向量在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其向量在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。