賽題目標：分析實際生產中的網絡拓撲及告警數據，設計並實現一種故障根因定位算法，准確的定位出故障根因節點（賽題的價值在於准確、快速的定位網絡故障，提升一線網絡運維的效率，降低網絡故障產生的損失）
基本功能需求：
1.基於提供的訓練數據，設計並實現故障根因定位算法
2.故障根因定位算法中要包含告警數據預處理和故障根因定位兩個模塊
3.可視化展現根因信息及根因關聯的局部拓撲圖
非功能需求：
1.系統運行穩定、可靠
2.能滿足故障根因定位實時性的要求
首要學習內容：
1.網絡拓撲以及網絡拓撲圖
網絡拓撲結構的選擇，網絡拓撲結構有很多種，每種不同的結構具有不同的特點，而且優缺點不同，選擇合適的網絡拓撲結構是關鍵，其次是學習如何構建網絡拓撲圖
2.卷積神經網絡
卷積神經網絡，簡稱CNN，CNN是所有深度學習課程、書籍必教的模型，CNN在影像識別方面的為例特別強大，許多影像識別的模型也都是以CNN的架構為基礎去做延伸。另外值得一提的是CNN模型也是少數參考人的大腦視覺組織來建立的深度學習模型，學會CNN之后，對於學習其他深度學習的模型也很有幫助，為了減少數據的維度，可以采用卷積神經網絡的框架
3.自然語言處理和知識圖譜
知識圖譜是一種規模非常大的語義網絡系統，它主要目的就是為了描述真實世界里實體或概念之間的關聯關系。通過大量的數據收集，整理成機器能處理的知識庫，實現可視化的展示。用於后期的數據可視化，可以采用開源知識圖庫。
