Con el rápido crecimiento de Internet, una gran cantidad de recursos cinematográficos están disponibles fácilmente en los principales motores de búsqueda. Sin embargo, es poco probable que los usuarios puedan encontrar exactamente las películas que les interesan en un futuro cercano. Los algoritmos de recomendación tradicionales, como los algoritmos de recomendación de filtrado colaborativo, solo utilizan la información de calificación del usuario de la película, sin utilizar la información de atributos del usuario y la película, lo que tiene el problema de recomendaciones inexactas. Con el fin de lograr recomendaciones precisas de películas personalizadas, se propone un algoritmo de recomendación de películas basado en un mecanismo de atención multifuncional con redes neuronales profundas y redes neuronales convolucionales. Para hacer que las calificaciones de películas predichas sean más precisas, se agregan la información de atributos del usuario y la información de atributos de la película, se presentan redes de usuario y redes de películas para aprender las características de usuario y las características de la película, respectivamente, y se propone un mecanismo de atención de características para que diferentes partes contribuyan de manera diferente a las calificaciones de películas. También se extraen características de texto utilizando redes neuronales convolucionales, en las que se agrega un mecanismo de atención para que las características de texto extraídas sean más precisas, y finalmente, se logran recomendaciones precisas de películas personalizadas. Los resultados experimentales verifican la efectividad del algoritmo. Las características de atributos de usuario y las características de atributos de película tienen un buen efecto en la calificación, el mecanismo de atención de características hace que las características distingan el grado de importancia para la calificación, y la red neuronal convolucional que agrega el mecanismo de atención hace que las características de texto extraídas sean más efectivas y logra una alta precisión en , , , , e índices.