面向时空大数据的动态图神经网络建模方法

本发明提供面向时空大数据的动态图神经网络建模方法，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：将网络功能实体映射为拓扑顶点且拓扑关联特性映射为加权传输链路，并通过信令事件触发序列驱动拓扑重构，生成通信网络拓扑模型；将通信网络拓扑模型输入动态图神经网络，通过时空特征提取层执行拓扑顶点邻域的状态特征空间聚合，并融合历史拓扑序列的时间演化依赖，生成网络节点时空状态张量；基于网络节点时空状态张量，采用粒子群优化算法计算全网风险等级量化拓扑表徵，动态执行网络资源策略优化以抑制端到端风险传导。本发明提升了网络对动态场景的适应能力。