本发明公开了一种实现个性化推荐的方法及装置，涉及机器学习技术领域，主要技术方案包括：获取数据源，数据源包括多个数据表；确定数据源中的多个数据表的嵌套层级数N，依次对每个嵌套层级执行如下步骤：从数据源中，确定当前嵌套层级的目标数据表；对目标数据表以及数据源中与目标数据表存在对应关系的数据表，进行深度特征提取，并将提取的深度特征添加到目标数据表中，形成深度特征表；对深度特征表进行离散特征处理和/或窗口特征处理，形成针对目标数据表的特征表，并将特征表作为新的数据表添加到数据源中；基于第N个嵌套层级的目标数据表的特征表，进行机器学习模型训练，得到推荐模型；利用推荐模型实现个性化推荐。