本发明公开了一种基于关联网络的目标节点关键信息填补方法及系统，属于数据挖掘、机器学习和图论技术领域。解决现有技术中，填补的目标节点的关键信息准确率低的问题。本发明根据应用场景，建立大量节点的关系网络；基于各关系网络，获取有关键信息的目标节点的关联网络，将关联网络整合成包含目标节点、标签、关联节点、关联节点权重和属性向量的数据结构，基于改进的随机森林法对数据结构进行多次三维采样，得到多个训练决策树的子集，给定多个决策树进行训练，训练后整合得到最终模型；基于待填补的目标节点的关联节点，通过最终模型进行预测，预测后将多个结果加权平均，得到最终的填补信息。本发明基于关联网络，对目标节点的关键信息填补。