本发明公开了一种基于图注意力网络的分类方法、装置、设备和存储介质，可广泛应用于人工智能技术领域；本发明的方法包括：获取待处理的用户行为数据；对用户行为数据进行特征加工处理，得到关联因子数据；对用户行为数据和关联因子数据进行特征清洗处理，得到目标因子数据；对目标因子数据进行数值化处理，得到与目标因子数据对应的目标特征数据；将目标特征数据输入到预设的图注意力网络分类模型中进行分类处理，得到分类数据，其中，分类数据包括异常行为数据和正常行为数据，本发明能够有效提高对个体非法风险行为的预测准确性。