本发明涉及人工智能，提供了基于因子分解机和偏序关系的数据预测方法、装置、设备及介质，是先获取待预测数据及其对应的一阶特征集和二阶特征集，然后获取二阶特征偏序关系提取策略，根据其获取二阶特征集对应的二阶特征偏序关系提取结果，之后将一阶特征集中各一阶特征及对应的一阶特征权重值进行加权求和得到一阶特征结果，最后将全局偏置值、一阶特征结果和二阶特征偏序关系提取结果求和得到与待预测数据对应的预测结果，将预测结果发送至用户端。实现了在传统因子分解机的基础上，增加偏序关系的特征交叉项，可以自动获取特征之间的偏序关系，增强模型表达能力，而且所得到的预测结果更加准确。