传统依赖人工排障的方法很难及时从海量告警中找到能够解决故障的有用信息来修复故障。在如今这样的信息化时代,即使只是短暂的服务中断,也必将使数据传输受到影响,因此,光网络中快速精准的故障溯源是保障光网络服务正常运行和业务数据完整可靠传输的基础。深度学习技术具备强特征学习能力,利用其对光网络告警和故障进行分析和处理,是极为重要的研究领域且具有实际工程价值。论文基于数据挖掘和深度学习技术,针对光网络告警相关性分析和故障诊断展开了研究。知识图谱的可解释性也为深度学习在光网络故障管理中的应用提供了新的思路,于是论文针对构建知识图谱中的关系抽取技术也进行了研究。具体的研究工作如下:（1）针对光网络告警信息不连续、冗余等数据质量问题,提出基于业务拓扑的告警聚类关联分析方法。首先根据网络业务拓扑信息,基于业务聚类得到业务相关的聚类簇,然后基于时间细粒度聚类,最后根据拓扑层次信息进行根源标记挖掘出告警根衍规则。该方法以光网络告警的业务相关性为基础,不仅从时间上还从空间上进行衍生告警压降,改进了现有的告警相关性分析方法,提高了规则挖掘的准确度。（2）为了解决人工排障的难点,实现光网络中及时精准的故障诊断,需要深入分析告警数据的特征规律,提出基于多头自注意力机制的光网络故障智能诊断模型。研究了深度神经网络和注意力机制的相关理论,在故障智能诊断中,引入多头自注意力机制改进深度神经网络,使得模型能够在多个子空间学习更全面的信息。实验验证基于多头自注意力机制的光网络故障智能诊断模型在故障诊断任务中的准确率达到99.3%。（3）知识图谱有助于加强深度学习的鲁棒性和可解释性,针对构建知识图谱中的关系抽取问题,提出了基于小样本学习的关系分类模型。研究了关系抽取和小样本学习的相关理论技术,引入注意力机制改进原型网络解决原型偏差问题,并提出一种混合损失函数来优化模型,提高模型针对相似类别分类的准确率。实验结果表明,与原型网络相比,基于小样本学习的关系分类模型分类准确率更高,具有更好的鲁棒性。