基于图卷积神经网络的网上国网用户分类方法、系统、设备及存储介质

本发明涉及大数据处理技术领域，具体涉及基于图卷积神经网络的网上国网用户分类方法、系统、设备及存储介质。基于图卷积神经网络的网上国网用户分类方法包括如下过程：提取用户显隐性特征；具体包括：首先将网上国网用户数据作为输入构建用户图模型，使用卷积神经网络构成的堆栈网络提取图数据中的特征信息，利用循环卷积操作传播聚合用户及其邻居用户的向量表示；用户分类；本发明使用图卷积神经网络模型构建网上国网用户肖像，深度挖掘用户的显性和隐性特征，形成了精准的用户特征向量。同时根据全连接层输出的概率表示实现用户向量细分，有效地识别出潜在用户群体。