本发明公开了一种基于会话数据的会话推荐方法及系统，该方法包括将当前用户的历史会话序和当前会话序列建模成会话图，建模会话图时考虑到当前会话的重要性进行加权，使用图神经网络进行训练得到会话图中每个节点的表示向量，利用跳跃连接的扩张循环神经网络对用户的历史偏好进行建模；将用户历史偏好的表示向量与会话图中节点的表示向量通过一个注意力层进行融合，再经过一个软注意力层进行信息汇聚得到最终的用户行为表示向量；将最终的用户行为表示向量输入预测模块得到用户行为预测结果，使用交叉熵损失函数对系统进行训练。本发明将历史会话信息和短期的当前会话信息融合起来更准确地表示用户意图，达到会话推荐目的。