本发明公开了一种应用于图学习的聚焦数据处理方法，包括分量提取函数、拼接函数、聚焦函数和焦点矩阵更新函数的处理步骤，在大数据的图学习任务中，训练过程的数据量和参数量大，消耗着大量的计算资源。其中每次迭代计算所产生的数据具有不同分量，对于下次迭代的重要性并不相同。因此本发明技术方案提出了一种聚焦机制，在迭代过程中，提取每次迭代产生数据的主分量，而忽略次要的分量，将计算聚焦于对学习任务有重要影响的分量。实验证明所提出的聚焦机制同传统的图学习相比，在维持原有准确率的同时，显著降低了计算的负担、提高了学习的效率。