本发明公开了一种基于融合模型的多平台商品分类方法及系统，方法包括：爬取多个不同平台的商品样本数据，并分别进行商品类目标签标注以及分词和停词处理，得到各平台的数据集；将多个平台的数据集合并，并划分为训练数据集和测试数据集；采用动态表征模型BERT进行文本向量化表示，分别输入基模型RCNN、CNN和SVM，并采用5折交叉验证方法进行训练和验证，将三个基模型的预测结果合并后输入XGBoost模型，寻至最优参数组合解得到融合模型；将待分类数据输入融合模型，以预测结果作为类目属性，实现商品分类。通过本发明的技术方案，提高了商品分类的精准度，还能同时处理多个不同平台数据，具有更高的泛化能力和更广泛的数据处理能力。