本发明提供一种基于分层图对比学习的知识感知多域推荐方法及系统，包括：获取分层交互网络上多个节点，通过加权求和平滑目标节点和邻居节点进行分层表示，基于分层消息传递机制，通过交互的项目及其连接的实体来聚合更多偏好知识；基于预设的对比学习方法，在分层节点中删除部分节点进行对比学习的数据增强；基于增强后的数据通过在跨多域中域共享图对比学习和在特定域中独域图对比学习，识别目标用户内在的偏好特征；基于目标用户内在的偏好特征进行多任务模型构建，对所述多任务模型进行优化训练生成多域推荐模型，通过所述多域推荐模型完成多域推荐。本发明解决了现有多域推荐难以准确推测用户喜好的问题。