本发明公开了一种基于语言模型的用户关系分析方法、装置及存储介质,属于人工智能与数据挖掘技术领域,包括以下步骤:基于边缘的随机游走生成节点序列,所述节点序列视为社区组合;根据所述S1中采样的节点序列,训练两个具有不同超参数的主题模型,并分别用于学习基于结构和基于文本属性的社区分布;根据社区分布情况,通过Sk i p‑Gram模型来学习节点的向量表示;根据现有用户关系之间的向量距离,推荐当前用户与之相关联的用户。该基于语言模型的用户关系分析方法、装置及存储介质,提出了一种新的面向社区的随机游走过程,并利用主题模型探讨了网络中的社区结构,且可以同时保留微观结构和群落特征,以学习更具意义和区分性的表征。