本发明涉及一种基于决策树随机森林模型来电名片产品推荐方法，所述方法步骤包括：获取原始时序数据集；采用决策树随机森林模型，捕捉并筛选原始时序数据集中来电名片的长期行为特征，包括客户的通信行为特征、消费行为特征以及手机软件使用行为特征；基于决策树随机森林模型提取的长期行为特征，针对不同业务场景训练对应的XGBoost分类预测模型；将待预测数据输入对应业务场景训练好的XGBoost分类预测模型中，得到产品推荐结果。与现有技术相比，本发明实现基于电名片场景，提供对来电名片场景的分类各类热度识别、潜在客户个性化推荐以及客户产品个性化推荐，为用户提供更好的服务和体验。