本发明公开了一种基于图神经网络的种子集扩展方法及系统，该方法具体包括如下步骤：步骤1，对于给定的图数据，获取图结构信息、节点属性，给定伪标签、种子集以及需要扩展节点个数K，通过EM算法训练两个图神经网络，计算得到伪标签的注意力系数和节点特征的注意力系数；步骤2、根据伪标签的注意力系数和节点特征的注意力系数计算得到概率矩阵A；步骤3、根据需要扩展节点个数K，利用概率矩阵A中的概率系数引导PageRank进行游走，获取扩展到的节点。本发明结合了标签和节点属性信息，并应用在种子集扩展过程中，经试验，扩展得到的节点集相比传统的种子集扩展算法，扩展得到的节点中有更多的节点属于种子集所在社区。