本发明公开了一种基于深度神经网络的多头归一化长尾分类方法，包括如下步骤：S1、抽取待分类数据；待分类数据包括服务描述和服务名称；S2、分别对服务描述和服务名称进行特征提取；S3、对特征提取后的服务描述和服务名称进行特征融合；S4、对融合后的特征进行特征分割，对分割后的每段特征分别对应一个归一化的分类器，输出待分类数据的分类结果。该方法有效解决了网络服务分类中的数据长尾问题，在不破坏原始数据集的情况下，实现了端到端的网络服务精准分类，简洁快速且具有实用性、通用性和可移植性。