本发明公开了基于多任务学习的跨域推荐方法、装置、设备及介质，该方法根据用户的个人信息，判断用户的类别，所述类别包括产品域用户、内容域用户、公共域用户；提取类别为产品域用户的个体属性信息构成产品域用户向量，提取类别为公共域用户的个体属性信息构成公共域用户向量；将产品域用户向量、公共域用户向量、历史消费的产品信息、历史消费的用户访问信息以及目标消费产品嵌入向量，输入至已经训练好的跨域推荐模型，输出用户消费各个目标消费产品的概率；根据用户消费各个目标消费产品的概率排序，对用户进行目标消费产品的推荐。本申请能够提升用户消费目标产品或用户订阅目标内容的概率的预测准确性，有效缓解数据稀疏与用户冷启动问题。