本发明公开了基于离散分解机的个性化推荐方法、系统及存储介质，将用户对一类商品的历史交易数据输入到预先建立的协同过滤模型中，对协同过滤模型进行训练，得到训练好的协同过滤模型；针对所有的商品数据，采用训练好的协同过滤模型产生第一候选集；将历史交易数据输入到离散分解机DFM模型中，对离散分解机DFM模型进行训练，得到训练好的离散分解机DFM模型；对第一候选集采用训练好的离散分解机DFM模型进行过滤得到第二候选集；采用历史交易数据对基于特征的推荐模型进行训练，得到训练好的基于特征的推荐模型，利用训练好的基于特征的推荐模型对第二候选集进行排序；从排序结果中选择排序靠前的设定个数的商品作为最终的推荐结果。