摘要
本申请提供了一种根因定位方法，可以应用于人工智能技术领域。该根因定位方法包括：采集配置管理数据库、网络拓扑工具、监控系统中以及工单系统中的数据，形成多源异构数据集；对多源异构数据集进行知识抽取，提取设备属性、网络拓扑关系、故障事件实体及时间戳，并存储为结构化知识；将结构化知识中的实时指标数据映射为实体的动态属性，构建动态知识图谱；基于图神经网络结合时序特征，学习动态知识图谱中故障事件间的时序依赖关系与传播路径；以及通过因果推断算法结合多维度证据，输出故障事件的根因实体、置信度评分及故障传播路径。本申请还提供了一种根因定位装置、设备、存储介质和程序产品。
