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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于图卷积神经网络的微服务故障诊断方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115309575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210736465.8，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权基于图卷积神经网络的微服务故障诊断方法、装置及设备是由张圣林;金鹏翔;孙永谦;张弼铖;林子涵;夏思博;金娃设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积神经网络的微服务故障诊断方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的微服务故障诊断方法、装置及设备，主要在于能够快速、准确的定位出根因微服务节点，以及判断出微服务故障类型。其中方法包括：采集待诊断的目标微服务在故障前后预设时间段内的告警事件，其中，所述告警事件是基于多模态数据产生的；根据所述告警事件确定所述目标微服务中各微服务节点的告警事件序列；生成所述告警事件序列中各个告警事件的事件向量，基于所述事件向量计算所述各个告警事件所对应微服务节点的节点向量；将各微服务节点的所述节点向量输入训练完成的故障诊断模型，获取故障诊断结果，所述故障诊断结果至少包括根因微服务节点的定位结果以及微服务故障类型的预测结果。

本发明授权基于图卷积神经网络的微服务故障诊断方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的微服务故障诊断方法，其特征在于，包括： 采集待诊断的目标微服务在故障前后预设时间段内的告警事件，其中，所述告警事件是基于多模态数据产生的，所述告警事件至少包括指标告警事件、日志告警事件、调用链告警事件； 根据所述告警事件确定所述目标微服务中各微服务节点的告警事件序列，包括：将所述指标告警事件和所述日志告警事件归属到事件发生的微服务节点，以及将所述调用链告警事件同时归属到调用方微服务节点和被调用方微服务节点；在每个微服务节点上按照事件发生的先后顺序对所述告警事件进行统一排列，得到各微服务节点的告警事件序列； 生成所述告警事件序列中各个告警事件的事件向量，基于所述事件向量计算所述各个告警事件所对应微服务节点的节点向量，包括：计算各个告警事件的权重指标，所述权重指标至少包括事件频率、事件重要程度；根据所述各个告警事件的权重指标，计算所述各个告警事件相对于所述各个告警事件所对应微服务节点的事件权重；基于所述事件向量以及所述事件权重，计算所述各个告警事件的带权均值，作为所述各个告警事件所对应微服务节点的节点向量； 将各微服务节点的所述节点向量输入训练完成的故障诊断模型，获取故障诊断结果，所述故障诊断结果至少包括根因微服务节点的定位结果以及微服务故障类型的预测结果； 其中，在将各微服务节点的所述节点向量输入训练完成的故障诊断模型，获取故障诊断结果之前，还包括：建模生成所述目标微服务的目标同质图拓扑结构和目标异质图拓扑结构，并获取所述目标微服务中微服务节点之间的关系；将各微服务节点的所述节点向量输入训练完成的故障诊断模型，获取故障诊断结果，包括：将各微服务节点的所述节点向量和所述目标同质图拓扑结构输入训练完成的第一卷积神经网络模型，得到根因微服务节点的定位结果；将各微服务节点的所述节点向量、所述目标异质图拓扑结构以及所述目标微服务中微服务节点之间的关系，输入训练完成的第二卷积神经网络模型，得到微服务故障类型的预测结果。

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