路由工程师大纲-1：路由+AI研究的知识体系与低成本论文方向
一、核心知识图谱
1. 路由领域基础：
- 协议原理：BGP路径选择规则、OSPF链路状态算法。
- 拓扑建模：复杂网络理论（无标度特性、社区结构）。
- 工具链：Mininet仿真、Wireshark抓包分析、BGPStream数据采集。
2. AI模型库：
- 图神经网络：GCN、GAT、GraphSAGE（PyTorch Geometric实现）。
- 时序模型：LSTM、Transformer（PyTorch/TensorFlow）。
- 强化学习：DQN、PPO（Ray RLlib框架）。
3. 交叉技术栈：
- 网络特征工程：流量熵、路由阻尼系数、AS路径长度。
- 可解释性工具：SHAP值分析、LIME解释模型决策。
- 可视化：Gephi绘制网络拓扑，Matplotlib展示时序特征。
二、低验证成本论文方向
方向1：基于GNN的路由策略优化
- 实验设计：
- 用公开AS拓扑（CAIDA数据集）构建图结构。
- 训练GNN预测最优路由路径（对比OSPF默认路径）。
- 论文点：
- 提出图注意力机制改进路由决策。
- 分析模型在动态拓扑下的泛化能力。
- 验证成本：★★★☆☆（需GPU训练，但数据集公开）</