本发明实施例提供一种信息推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质，确定目标用户对应的用户特征属性向量；将目标用户对应的用户特征属性向量输入至对应的推荐模型中，得到推荐模型输出的兴趣偏好分的预测结果；其中，推荐模型与对抗模型组成生成对抗网络；生成对抗网络是以用户特征属性向量样本、融合特征向量样本以及用户行为隐反馈特征向量样本作为对抗模型的输入训练得到；融合特征向量样本是基于用户行为数据样本和待推荐物品对应的物品辅助信息样本确定的。本发明实施例提供的方法，引入了待推荐物品对应的物品辅助信息，增加了模型输入数据的信息维度，能有效挖掘出用户行为和待推荐物品属性间的关系，从而提升推荐的准确率。