本公开的实施例涉及用于帖子推荐的方法、电子设备和计算机存储介质，涉及信息处理领域。根据该方法，获取与多个神经网络模型相关联的多个第一模型参数集；基于多个第一模型参数集，经由随机丢弃层，生成多个第二模型参数集；基于多个第二模型参数集，经由混合专家层，生成目标模型参数集；基于目标模型参数集以及与目标场景中的多个用户相关联的用户属性数据和帖子点击数据，训练目标神经网络模型，以生成经训练的目标神经网络模型和多个用户特征表示；以及基于多个用户特征表示，经由经训练的目标神经网络模型，预测关于用户针对帖子的点击概率，以用于推荐帖子。由此，能够实现多个场景的模型参数迁移到目标场景，提高了模型训练速度。