本发明公开一种基于双重注意力机制的文本推荐系统。本发明首先获取用户评论数据，将数据预处理之后输入到双重注意力神经网络中进行训练，之后使用此模型对用户对某个物品的评分进行预测。包括以下步骤：S1：获取用户评论数据；S2：对获取到的数据进行预处理，使其满足网络训练的需要，包括缺失值填充、异常值剔除以及构建一个用户/物品‑评论的哈希表；S3：将评论文本信息输入到句向量工具中，得到评论的向量化形式；划分训练集、验证集、测试集；S4：初始化神经网络的各种超参数，将预处理后的训练集数据输入到网络中进行训练直至收敛；S5：在验证集数据上调整网络的各种超参数；然后在预处理后的测试集上进行预测，评估模型的性能表现。