本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种基于启发式算法的动态社交用户对齐方法及系统；所述方法包括：跨网络新增节点权重自适应学习方法，在单网络环境下引入注意力机制获取新节点在单网络中的局部影响权重，在多网络环境下使用跨网络特有的锚节点作为监督信息，启发式学习新节点在用户对齐任务驱动下的局部影响权重；网络局部动态更新，融合上述两种权重，选择需要更新的网络范围，在保持二阶邻居相似度的前提下进行网络局部动态更新，完成用户对齐任务驱动下的多网络用户表示，进而完成动态跨网络用户对齐；本发明可以在不失准确率的情况下在较短的时间完成动态网络的更新，有效解决动态网络用户对齐时间开销大、模型重训练等问题。