本发明公开了一种基于个性化网页排位的半监督图节点分类方法：步骤1：对于给定的图，通过个性化网页排位算法计算得到图中节点的个性化网页排位值，从而得到各个标签对应的排序分布向量，根据排序分布向量得到节点的依赖向量，对依赖向量进行正则化后得到依赖关系矩阵。步骤2、通过对图神经网络的隐藏层进行多层堆叠计算，得到图神经网络经过多层隐藏层堆叠后输出的隐藏层矩阵；步骤3、将依赖关系矩阵加入到图神经网络的最后一层隐藏层矩阵中得到新的全局隐藏矩阵，进而得到新的图神经网络；步骤4、使用新的图神经网络进行节点分类。本发明最终使用新构建的图神经网络进行节点分类，达到了更好的节点分类效果。