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首先，使用图神经网络处理拓扑图中的数据，提取节点特征并学习其连接结构。然后，通过不断输入邻近信息来更新节点状态，形成包含拓扑信息的嵌入状态。接着，利用注意力机制为特征分配权重，加强模型对重要信息的关注。最后，采用轻量的门控循环单元处理序列数据，有效提取网络的算力和业务需求特征。逻辑框图，图神经网络