本发明公开了一种融合时序信息的自注意力序列推荐方法，该方法采用编码器‑解码器结构实现，使用编码器处理交互时间戳序列，使用解码器处理交互商品序列，从而融合每次交互行为的具体时序信息以捕获更为细粒度的用户行为模式；同时针对时序信息具有连续性的特点，使用了一种基于窗函数的编码方法，可以更好地将时间戳转换成嵌入编码；再结合自注意力机制，剔除时序信息和物品信息中的冗余部分，利用其中的关键信息，对用户近期交互行为做出更精确的预测，克服现有方法没有考虑具体时序信息的缺陷，提高了推荐效果。