本发明公开了一种基于DPPs的O2O场景教师推荐方法，一、构建教师特征向量库：构建每个教师的特征向量T_i，所有现有教师的特征向量T_i形成教师特征向量库；二、生成初始教师推荐列表：设定新注册用户的初始系数特征矩阵U₀；以用户初始系数特征矩阵U₀以及教师特征向量T_i，构建出初始化阶段的行列式点过程正定核矩阵L₀，生成初始化推荐教师表；三、训练用户DPP核矩阵；四、线子模块近似求解算法，采用近似求解策略子模优化算法，求取其近似解，得出最终推荐教师列表。本申请在模型初始化过程中，由于尚未采集到用户信息，可在模型中设置初始化的用户特征矩阵，并对已有的个人老师构建特征向量，计算得出初始化推荐采样集合进行推荐，有效避免数据稀疏性和冷启动问题。