本发明公开了一种基于图学习的虚拟电厂用户敏感数据识别方法及装置，该方法包括：获取待识别用户数据；根据待识别用户数据中关键词的关系生成待识别图网络；将待识别图网络输入至预先训练的图卷积神经网络模型，得到待识别图网络对应的最小连通支配集；基于待识别图网络对应的最小连通支配集生成待识别图网络的简化图；将待识别图网络的简化图和标准敏感级别数据对应的简化图进行匹配度计算，得到待识别用户数据的敏感识别结果。通过实施本发明，实现了通过图学习的方法生成最小连通支配集，降低了后续图匹配的复杂度，提高匹配速度，相比传统敏感识别方法具有更高的效率。