本发明公开了一种用于电子商务用户大数据的产品智能推荐方法及系统，涉及电商及数据处理技术领域，包括：获取用户的历史消费数据；得到至少一个相似用户集合；得到至少一个消费时间段和非消费时间段；得出用户在消费时间段的消费倾向产品；得到用户倾向特征，根据用户倾向特征进行产品推荐；得到可能消费产品，对可能消费产品在消费时间段进行推荐；获取用户的推荐消费占比，判断推荐消费占比是否大于预设值。通过设置用户分类模块、推荐测试模块、产品推荐模块和判断识别模块，根据监测结果，对推荐产品进行实时调整，进而能提升算法的灵活性，能有效缩小测试范围，能减少无用测试。