一种基于图神经网络和协同注意力机制的双向就业推荐系统及方法

本发明属于推荐系统领域，公开了一种基于图神经网络和协同注意力机制的双向就业推荐系统及方法，针对现有就业推荐方法在候选人不同工作经验对特定职位需求贡献度上的区分不足、缺少对招聘者经验的考量等局限性，本发明做出如下创新：(1)构建双视角异构图，将求职和招聘双方的选择偏好分别建模为主动和被动选择节点，从而捕捉双向互动关系；(2)设计分层能力感知模块，利用多层注意力机制解析职位要求与候选人经历间的匹配度，增强了对细粒度特征的理解；(3)引入协同注意力机制，通过映射招聘者的历史招聘经验到当前场景，优化推荐的适应性与精确性。该发明能够更全面地建模招聘过程中的双向选择行为，显著提升就业推荐的准确性。