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本发明涉及图神经网络技术领域，更进一步地，涉及一种基于图神经网络的微服务调用链根因定位方法，该方法包括：步骤1：依据异常告警确定故障时段，构建服务依赖图，生成边属性向量、故障时段特征向量与历史同期正常画像特征向量；步骤2：在符号自适应消息传递层中依据两侧服务节点的输入表征向量与边属性向量生成边聚合系数，按正负号实施低通聚合或者高通聚合，输出异常评分并累加得到全局异常分，选取根因候选节点；步骤3：对根因候选节点执行反事实替换操作并重新推理，按反事实消除量重新排序，确定并输出最终根因。本发明保留并放大根因特征差异，实现根因与症状的定量区分，提升了定位准确性。