本发明公开的基于机器学习的政务预约服务推荐方法，分为多种场景进行推荐，场景一进行了数据联动，丰富数据来源，可根据各政务部门的个人记录推荐需办理事项，场景二结合用户基本信息、行为数据构建用户画像，构造用户特征，根据服务和预约事项的性质等信息构造物品特征，基于物品相似度模型和用户画像，计算物品评分，采用聚类的方式对用户进行划分，对新老用户均能个性化定制，推荐可能的办事事项；场景三利用了用户的地理位置坐标和各待办事项网点的地理位置坐标，利用分类算法对坐标位置进行分类后加权计算给出建议最近办事网点，实现针对不同场景不同类型用户进行事项的推荐，使用户在使用预约办事模块时更加便捷，提高办事效率。