本发明公开了一种基于异质图注意力网络的社交用户抑郁倾向检测方法，包括下述步骤：采集用户社交网络平台上的数据，对于用户生成内容的短文本进行文本摘要，对于用户行为数据和用户画像数据进行统计计算；构建一个灵活的异质信息网络框架对短文本、用户行为数据和用户画像数据进行建模，对处理好的短文本进行实体链接、实体嵌入和特征提取，并对特征进行主题分析；对于不同类型信息的异质性，使用异质图卷积；对于不同相邻节点的重要性和不同节点类型对特定节点的重要性，建立基于类型级和节点级的双层注意力机制；构建一个基于注意力机制的异质图神经网络，对网络进行训练和测试，预测标签，从而完成判断用户是否存在抑郁倾向的分类任务。本发明能够结合多个信息维度将社交媒体数据建模为异质图结构，并构建异质图注意力网络进行半监督分类，判断用户是否存在抑郁倾向，有利于帮助提高诊断的有效性，从而辅助临床确诊。