本发明提供一种基于双层注意力模型的个性化节目推荐方法，通过预设的加入了双层注意力机制的协同过滤模型基于预获取的邻域向量、各个项目的隐式向量进行成对学习以优化目标函数，并将最后一次优化的目标函数作为最终目标函数，而后基于所述最终目标函数获取估计分数，并对各个项目对应的估计分数进行排序以按照所排序的顺序对各个项目进行节目推荐，如此，将基于多媒体内容推荐的双层注意力机制整合到协同过滤框架中，从而有效地深入挖掘内在隐含的用户偏好，挖掘用户更全面的兴趣，从而解决现有的节目推荐算法对用户的节目偏好信息建模不足的问题。