自光子自旋霍尔效应被发现以来,就引起了科学界的广泛关注,因其广泛应用于量子信息、光谱芯片、纳米光子器件、生物传感器、精密测量等领域。然而,光子自旋霍尔效应非常弱,怎样将其增强是非常必要的。拓扑半金属是近年来发现的一种拓扑材料,其与光子自旋霍尔效应的结合仍处于初期阶段,尤其是被称为“三维石墨烯”的外尔半金属和最近理论上被预言的节线半金属α-Li3N,它们在光电器件方面具有重要的应用前景,因此本文采用外尔半金属和α-Li3N型拓扑半金属来研究光子自旋霍尔效应的调控机制。本文首先通过统计方法和机器学习探究影响光子自旋霍尔效应的主要因素,然后结合相关的物理理论探究极大增强光子自旋霍尔效应的调控机制,最后提出一种测量光子自旋霍尔效应的可行性实验装置。相应的工作及研究成果如下:在对光子自旋霍尔效应影响因素的探究中,本文采用多元线性回归、传统的多元非线性回归和随机森林回归进行研究,结果表明:无论哪种拓扑半金属,随机森林回归的拟合效果都是最优的,拟合优度达0.85以上。此外,通过变量重要性评价结果得出:在外尔半金属模型中,物理量入射角、γ/ωel和介电常数是影响光子自旋霍尔效应的主要因素;在α-Li3N型拓扑半金属模型中,物理量入射角是影响光子自旋霍尔效应的主要因素。在光子自旋霍尔效应调控机制的研究中,本文结合机器学习探究中得出的主要影响因素和相关的物理理论进行分析,并得出光子自旋霍尔效应的调控机制。在外尔半金属的研究中得出:介电常数接近零的材料作为基底可以有效地增强光子自旋霍尔效应;光子自旋霍尔位移通常出现在菲涅耳反射系数具有局部极小值的情况下,且当物理量ω/ωel=0.979和θi=73o时,面内（或横向）光子自旋霍尔位移的最大位移为入射光波长的471（或55.8）倍。在α-Li3N型半金属的研究中得出:光子自旋霍尔位移的最大值出现在带间吸收的高能侧,并随着入射角或介电常数的增加而出现红移;压缩晶格应变使光子自旋霍尔位移的峰值（或谷值）表现出蓝移。上述研究结果为深入理解拓扑半金属中的光子自旋霍尔效应提供了理论依据,同时也可为利用光子自旋霍尔效应检测拓扑材料的晶格应变或拓扑相变提供新思路或新方法。