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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利故障分析方法、装置和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：CN119676051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411578357.8，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权故障分析方法、装置和设备是由苏朝杰设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障分析方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种故障分析方法、装置和设备，属于人工智能技术领域，该方法包括：接收用户输入的故障信息；从预先建立的知识图谱中获取所述故障信息所对应的目标节点；获取所述知识图谱所对应的邻接矩阵，并在所述知识图谱中自所述目标节点开始执行下一所连接节点的选取，得到目标节点序列；通过预先训练好的Word2Vec模型确定所述目标节点序列中每个节点的向量表示，得到目标节点特征矩阵；通过预先训练好的图卷积神经网络GCN模型，根据所述目标节点特征矩阵和所述邻接矩阵进行故障分析，得到所述故障信息所对应的目标故障类型。

本发明授权故障分析方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种故障分析方法，其特征在于，所述方法包括： 接收用户输入的故障信息，所述故障信息包括故障描述和错误代码中至少之一； 从预先建立的知识图谱中获取所述故障信息所对应的目标节点，所述知识图谱包含不同的故障描述、错误代码、处理方法和故障类型各自所对应的节点，且所述知识图谱中两个节点之间是否存在边是根据所述两个节点所对应的信息之间是否存在关联关系确定的； 获取所述知识图谱所对应的邻接矩阵，并在所述知识图谱中自所述目标节点开始执行下一所连接节点的选取，得到目标节点序列，所述邻接矩阵用于表征所述知识图谱中不同节点之间的连接关系； 通过预先训练好的Word2Vec模型确定所述目标节点序列中每个节点的向量表示，得到目标节点特征矩阵； 通过预先训练好的图卷积神经网络GCN模型，根据所述目标节点特征矩阵和所述邻接矩阵进行故障分析，得到所述故障信息所对应的目标故障类型； 从所述知识图谱中获取与处理方法相对应的，且与所述目标故障类型所对应的第一节点之间存在边的各个第二节点； 根据所述第一节点分别与所述各个第二节点之间边的数量，对所述各个第二节点各自所对应的处理方法进行排序，得到处理方法推荐列表。

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