本说明书实施例提供序列推荐模型的训练方法及装置，其中所述序列推荐模型的训练方法包括：获取关联对象推荐业务的历史行为序列，根据历史行为序列中包含的历史对象生成原始兴趣表征；根据每个历史对象在至少一个维度中的注意力影响参数，计算每个历史对象与基准偏好对象之间的对象相似度；基于对象相似度在历史行为序列中确定目标历史对象，并根据目标历史对象生成反事实兴趣表征；根据原始兴趣表征、基准偏好对象对应的基准偏好表征、反事实兴趣表征生成优化参数对，并根据优化参数对训练关联对象推荐业务的序列推荐模型。通过本说明书提供的序列推荐模型，能够基于对行为序列稀疏用户进行准确地用户兴趣预测，挖掘用户兴趣，提高用户使用体验。