本文探讨了动态网络数据中的过采样问题及其对算法质量的影响，提出了一种生成式噪声模型以恢复过采样效应。同时，研究介绍了结合网络数字孪生与生成式人工智能的架构，显著提升了网络运营的准确性和效率，尤其在预测维护和异常检测方面表现突出。