本发明涉及一种基于知识图谱实现数据中台数据链路故障分类预警的方法，首先以数据链路中的故障分类为目标，通过Kmeans‑SVM模型训练得到故障分类模型，随后通过马尔可夫模型等方法构建故障类型的知识图谱，基于故障领域知识图谱以及Kmeans‑SVM方法得到故障分类的基础，再通过故障原因相似度分析故障之间的关联关系，进而预测数据链路中可能发生的关联故障。通过机器学习故障分类模块和知识图谱故障预警模块的相互协作，实现对数据链路的智能分析，解决专家系统以及机器学习中存在的一系列问题，有效地提升数据链路的维护效率，使得故障分类准确率大大提升。