本发明公开了基于双向特征增强异构图卷积的恶意社交机器人检测方法，包括：步骤1：通过用户发布的内容提取互动过程中形成的社交关系网络矩阵，同时提取用户发布的原创文本内容；步骤2：将原创文本内容通过LaBSE模型进行编码，得到最终的用户文本特征向量；步骤3：构建双向特征增强异构图卷积网络模型并进行训练；步骤4：将社交关系网络矩阵输入到训练后的双向特征增强异构图卷积网络模型，得到整体节点特征；步骤5：对最终的用户文本特征向量应用线性变换，再融合整体节点特征，得到恶意社交机器人检测结果。本发明方法，有效地捕捉社交网络中互动关系的方向性和交互性，准确地识别出社交网络中的正常用户和恶意社交机器人。