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为解决时序模型不能有效获取用户和项目交互序列的语义关系,以及因参数共享而导致的信息丢失问题,提出基于自注意力的协同演进推荐模型(BSFRNN)。将循环神经网络提取的序列特征和自注意力机制提取的语义特征进行融合表征用户以及项目的短期特征,将矩阵分解描述的长期特征和短期时序特征进行融合,将融合的特征向量通过多层感知机进行预测并完成推荐。该算法在公开数据集的评估结果表明,所提BSFRNN能够有效提高推荐的准确性。