发明属于大数据挖掘领域，具体涉一种知识图谱辅助的成对排序个性化电商推荐方法及系统，方法包括获取原始数据，对原始数据进行预处理，并利用处理后的原始数据构建知识图谱；从获取的数据中抽取目标用户的负样本，通过负样本构建输入数据；构建个性化推荐模型，将通过负样本构建的输入数据作为输入，进行训练；将目标用户的实时数据经过预处理并提取负样本，构成输入数据输入个性化推荐模型，个性化推荐模型输出针对目标用户的商品推荐列表；本发明解决了传统成对排序算法随机抽取负样本导致模型收敛速度缓慢、推荐精度不高等问题。