本发明公开了一种摩托车驾驶模式推荐方法和系统，包括：获取历史用户驾驶数据，并对其进行预处理和特征工程，得到用户骑行的关键特征参数；使用基于深度学习的用户行为模型对用户骑行的关键特征参数进行建模分析，得到代表用户骑行行为的嵌入向量；用户行为模型基于Transformer算法实现，建模分析包括：使用向量检索引擎将用户骑行行为与典型驾驶模式进行匹配，并向用户推荐相似度最高的典型驾驶模式；在匹配开始前，对典型驾驶模式的驾驶数据进行预处理和特征工程后，对关键特征参数进行建模分析，得到典型驾驶模式的嵌入向量。本发明针对时序数据进行建模分析，解决了摩托车驾驶复杂性、专业性的问题，提高了推荐性能与精度。