融合时空图卷积与注意力机制的行业就业需求波动预测

来源：计算机测量与控制杂志2025年第12期北京时间：

作者：耿艳利,徐胜超

单位：广州华商学院  人工智能学院

摘要：针对行业就业需求波动中复杂的时空耦合关系难以建模的问题，提出一种融合时空图卷积与注意力机制的多粒度动态预测方法。首先，通过长短期双重视角采样策略构建就业需求数据基础，利用空间-时间注意力机制动态增强关键行业节点与事件敏感时段特征。其次，通过图卷积和时间卷积提取各行业的空间依赖关系和时序依赖关系。最后，通过双向图交互模块实现静态结构与时序模式的自适应融合，将融合后的特征与注意力加权特征相结合，通过多层感知机生成行业就业需求波动预测结果。通过时空图卷积捕获区域产业网络的空间依赖关系，结合注意力机制动态加权多源时序特征，实现就业需求波动中时空耦合效应的精准建模与突发冲击的自适应响应。实验结果表明:该方法在制造业和服务业场景下，MAE分别低至0.55和0.72，MAPE低于9.5%，对复杂时空动态的捕捉时，其Moran"s I指数小于0.01。

关键词：时空图卷积;注意力机制;双向图交互模块;行业就业需求;波动预测