本发明涉及一种基于非负矩阵分解和密度聚类的用户窃电行为识别方法，其包括如下步骤：（1）用户用电数据的准备：包括选择数据源和数据筛选与清洗；（2）窃电行为特征变量选择，得到原始窃电特征集；（3）基于非负矩阵分解的窃电行为特征提取；（4）建立改进的DBSCAN的窃电行为识别模型及模型训练；（5）利用窃电行为模型对所有用户进行窃电嫌疑筛选，得到高窃电嫌疑度用户，查窃人员到现场进行核查确认。本发明相对于传统人工排查窃电行为的查窃方式，提升了查窃工作效率和精准度，有利于降低国家电费损失，减少国有财产流失。