本发明公开了一种基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法，包括如下步骤：步骤1、得到长期嵌入序列和短期嵌入序列；步骤2、通过长期嵌入序列和短期嵌入序列得到更新的长期嵌入序列和短期嵌入序列；步骤3、将更新的长短期嵌入序列中最后一个物品的嵌入向量作为用户的长短期动态兴趣，通过加权计算得到用户的长短期静态兴趣；步骤4、将长短期动态兴趣和长短期静态兴趣进行拼接然后进行非线性变化得到用户的长短期进化兴趣；步骤5、通过逐元素求和得到用户的动静态兴趣和进化兴趣；步骤6、进行加权求和到融合的用户兴趣；步骤7、计算融合兴趣与所有物品嵌入的乘积作为每个物品的推荐得分，该方法实现更准确的用户个性化序列推荐。