本发明属于推荐系统领域，具体涉及一种标书推荐方法、系统、设备及存储介质，标书推荐方法包括：维度获取：确定供应商以及标书的属性维度；模型训练：采用自注意力机制对供应商的属性、标书的属性进行特征交叉，得到供应商高阶特征以及标书高阶特征；再将供应商高阶特征以及标书高阶特征送入神经网络建模，生成供应商的嵌入表示、标书的嵌入表示以及边的嵌入表示；标书推荐：选择需要推荐的标书，计算供应商和标书嵌入表示的相似度得分，向供应商推荐得分最高的K个标书。本发明通过属性交互捕捉属性之间的高阶特征，自注意力机制和图神经网络联合训练实现自交互和跨交互，最大化利用交互所携带的有效信息，能够有效提供推荐的准确度。