本申请实施例提供一种基于人工智能的VR跑步机用户分类控制方法及系统，通过对训练用VR跑步行为数据进行肢体部位行为分组以及状态向量编码输出，获得基础状态编码向量序列，再对基础状态编码向量序列中的基础状态编码向量进行不同方式的扩展衍生，获得第一状态编码向量序列与第二状态编码向量序列，进而可依据不同扩展衍生方式下的状态编码向量序列对VR跑步偏好分析模型进行初始化权重优化，不需要依据携带标签数据的训练用VR跑步行为数据进行初始化权重优化，降低训练搜集数量，并且可以保证所述VR跑步偏好分析模型的VR跑步偏好分析性能，进而提高VR跑步偏好分析的可靠性，从而提高后续用户分类控制的针对性。