本发明提出了一种基于知识图谱的多元环境感知推荐方法及系统，首先设计了面向推荐场景的基于知识图谱的规则提取方法，其主要使用知识图谱中用户与项目之间的连接路径，来提取指定推荐场景中最能代表用户兴趣偏好及项目属性特征的规则。继而采用Bi‑LSTM模型来学习各规则生成的路径的语义特征，并采用注意力机制来区分用户对不同规则的偏好以及那些最能代表指定项目的规则。然后，设计了局部信息感知模块来学习用户与项目的近距离邻域特征；最后，通过聚合算法整合了全局信息感知模块和局部信息感知模块学习到的用户与项目表示，并实施预测。在三个真实数据集上的实验结果证明，所提方法相比于基准方法性能都有明显的提高。