本公开实施例中提供了一种基于层次图卷积网络的碳足迹‑用户分类方法，属于数据处理技术领域，具体包括：提取多个采样点；根据全部采样点之间的距离构建路段信息，并利用谱聚类方法根据全部路段信息构建路网信息；输入混合时空图卷积网络进行学习，得到层次轨迹嵌入表示；将用户信息及其对应的轨迹数据进行编码后嵌入层次轨迹嵌入表示，得到高维轨迹向量；将高维轨迹向量输入图注意力网络进行降维，得到目标轨迹向量；将目标轨迹向量输入多层感知器和激活函数，得到分类模型。通过本公开的方案，利用图结构构建时空图，然后聚合得到层次嵌入信息，而后再通过图卷积网络和注意力机制网络进行训练，进而得到高精度和可扩展性强的分类模型。