본 발명은 딥러닝 기반의 그래프 융합을 이용한 시청자 감정 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 영상에 대한 이미지 및 음향 데이터 각각의 특징점이 연결된 이미지 그래프 및 음향 그래프를 융합하여 시청자의 감정을 예측하기 위한 그래프 융합부의 합계 융합 모듈이 이미지 그래프와 음향 그래프를 텐서(Tensor) 덧셈으로 융합하고, 가중 융합 모듈이 이미지 그래프와 음향 그래프에 다수개의 서로 다른 융합 가중치를 적용하여 최적의 융합 가중치가 적용된 융합 그래프를 도출하며, 교차 융합 모듈이 이미지 그래프와 음향 그래프로 이미지 기반의 융합 그래프와 음향 기반의 융합 그래프를 각각 도출하고 도출된 이미지 기반의 융합 그래프 및 음향 기반의 융합 그래프를 융합하고, 어셈블 모듈이 합계 융합 모듈, 가중 융합 모듈, 및 교차 융합 모듈에서 융합된 각각의 융합 그래프에 대하여 융합 확률 평균이 가장 높은 융합 그래프를 도출하는 어셈블 모듈을 포함하는 구성으로 다수개의 알고리즘을 통해 영상을 시청하는 시청자의 감정을 예측함에 따라 시청자의 감정 예측 성능을 향상시키고, 시청자 맞춤형 콘텐트(content)를 효율적으로 제공할 수 있다.