本发明属于网络节点分类技术领域，公开了一种无属性网络中融合图嵌入和结构增强的分类方法及系统，所述无属性网络中融合图嵌入和结构增强的分类方法包括：提出基于节点向量重构的网络表示学习方法，利用部分有标签节点在网络结构中呈现出来的高阶语义信息对网络结构进行增强，并在增强后的网络中再重新学习节点向量表示；利用机器学习分类算法来对节点向量表示进行分类，从而将网络中节点分配不同类别。本发明提出一种基于节点向量重构的图嵌入方法，通过快速迭代的方式将网络中节点之间局部关系嵌入到节点向量表示之中；给出一种网络结构增强方法，使用部分有标签的节点信息对网络结构进行增强，尽可能改善网络结构质量，提高模型分类性能。