本发明公开一种基于异构图神经网络的社交推荐方法，根据客户端上的本地数据构造局部异构图；客户端向服务器请求模型参数，使用图注意力网络模型对局部异构图进行嵌入学习，以处理本地图的异构性和客户端的个性化信息；一个用户和一个客户端相关联，在客户端加入伪项目标签后，使用损失函数计算客户端的梯度，之后通过一个本地差分隐私模型后上传到服务器；服务器收集多个客户端的梯度，进一步更新模型参数训练社交推荐模型；通过社交推荐模型输出的本地客户端嵌入进行社交推荐。本发明分散了数据存储，还全面融合了客户端的本地用户隐私数据，并使用服务器协同训练社交推荐，可以有效实现社交推荐并且保护了数据的隐私性。