一种基于图注意力网络的网络异常根因定位方法及装置

本发明公开了一种基于图注意力网络的网络异常根因定位方法及装置，该方法包括：获取通信网络的时间片数据，一个所述时间片数据中包括目标变量的变量值和全部观测变量的变量值；构建节点关系矩阵即邻接矩阵A和节点特征矩阵X；将邻接矩阵A和节点特征矩阵X输入到预设的图注意力网络GAT，获得第一网络异常根因定位结果；将节点特征矩阵X输入到预设的集成模块中，获得第二网络异常根因定位结果；对于第一和第二网络异常根因定位结果，基于观测变量的数据波动情况进行结果补强，最终确定网络异常根因定位结果。“GAT+集成模型+补强”结合，有效提高了网络异常根因定位的准确性。