本发明公开了一种基于注意力超图神经网络的协同聚类方法，包括以下步骤：S1、构建一个超图来对完整交互进行建模，其中每个完整交互都表示为一条连接了所有相关对象的超边；S2、设计一个注意力超图神经网络来显式地学习完整交互的表示，同时通过注意力机制选择相关的关键属性以作为解释，所述的注意力机制通过显著性方法来指导；S3、对完整交互和相应的属性选择分布进行协同聚类，以实现基于聚类的一致性。与现有方法对比，本发明对完整交互进行了更全面的建模和表示，并且直接针对交互本身进行聚类分析，而不是对交互中的对象进行聚类分析，因此可以发现更全面的交互模式，此外，本发明还通过考虑两个一致性，进一步提高了聚类性能和可解释性。