摘要
本发明涉及一种基于分布式架构的求职匹配方法及系统，属于数据处理领域，通过多节点并行采集并预处理求职者与招聘方数据，采用分布式爬虫集群及双引擎校验机制实现高精度数据抽取，结合动态清洗管道完成隐私脱敏与特征向量化；构建双通道深度残差网络进行跨模态匹配，利用门控注意力机制动态融合技能与职位特征，结合对抗训练及对比学习优化模型鲁棒性；基于匹配结果生成动态求职关系图谱，采用时序图卷积网络实现权重衰减与增量更新；设计负载感知机制触发蚁群优化任务迁移，通过改进的一致性哈希算法动态分配计算任务；集成在线学习模块，利用隐式反馈数据生成增量样本并实时更新模型参数。
