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本发明公开了基于图神经网络的档案机构人力资源配置与风险预测方法，包括如下步骤：构建包含人员节点与岗位节点的组织结构图谱，融合人员静态特征、任务记录与岗位信息形成图边；提取人员静态特征与任务记录，生成适配度变化轨迹并计算适配疲劳斜率，构建疲劳斜率图谱；将主图与辅图输入至改进的DCRNN模型，生成人员节点初始嵌入向量；采集任务周期内的上下文信息，构建上下文特征向量，生成更新后的人员节点嵌入向量；基于融合结果生成岗位推荐与适配评分；结合适配度变化轨迹与适配疲劳斜率，输出风险预测结果。本发明能动态刻画人员适配状态，精准评估配置风险，提升人力资源智能决策水平。