本发明提供一种基于双向序列特征和主题语义模型的制造服务推荐方法，包括获取服务描述性信息集合；使用Service2vector服务语义表示模型，将服务描述性信息集合中每一条服务描述信息依序进行向量化表示，且结合基于哈夫曼树改进服务主题概率矩阵进行更新，以得到多个服务向量及其组成服务特征向量库；将每一服务向量为用户行为特征并与服务位置特征拼接形成多个模型输入特征，导入已训练好的TSBRec双向序列推荐模型中，得到多个用户未来服务选择行为预测向量，进一步与服务特征向量库进行相似度计算，排序符合预定条件服务成服务推荐列表输出。实施本发明，能解决现有服务推荐模型缺乏对服务模型的主题特征深度挖掘及未充分考虑服务序列的上下文信息的问题。