本发明公开了一种基于大语言模型和超图神经网络的推荐方法。其中，该方法包括：获取用户和物品基本信息，以及构建用户‑物品评分和交互矩阵；提取评价行为模态特征；利用大语言模型拓展用户文本和视觉模态特征；拓展物品文本和视觉模态特征；分别将用户和物品的各个模态特征转嵌入表示；构建用户视角超图；构建物品视角超图；使用超图神经网络分别对用户和物品嵌入进行信息聚合得到最终嵌入表示；使用BPR损失函数训练超图神经网络；嵌入向量点积得到推荐序列。