本发明涉及人工智能及数字医疗领域，公开了一种召回文本推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取历史文本以及各历史文本的用户行为日志；根据用户行为日志确定为正样本，选取与正样本相似的历史文本作为负样本，根据正样本和负样本构造训练样本；获取用户画像，将用户画像和训练样本输入预设的预测模型中，获得输出结果，根据输出结果计算损失函数并基于损失函数对预测模型进行训练，获得目标预测模型；获取待测文本，将用户画像和待测文本输入目标预测模型中，输出预测结果，基于预测结果推荐召回文本。通过上述方式，本发明能够解决因直接复用曝光未点击作为负样本导致线上线下不一致以及模型预测准确率低的问题。