為了進一步利用公司和職位之間的關係來提高勞動力市場預測的準確性，可以採取以下幾個策略：
動態公司-職位異質圖的構建：透過建立動態公司-職位異質圖（DyCP-HG），可以捕捉公司與職位之間的複雜關係和共演變模式。這種圖結構能夠有效地整合來自不同公司的職位需求和供應數據，從而提供更全面的市場趨勢分析。
需求-供應聯合編碼器-解碼器：設計需求-供應聯合編碼器-解碼器（DSJED），利用注意力機制來強調需求和供應之間的內在關聯。這樣的模型能夠同時考慮到公司和職位的特定特徵，從而提高預測的準確性。
元學習技術的應用：通過元學習技術來學習有效的初始模型參數，這些參數可以在不同公司之間共享，並針對公司特定的需求和供應進行個性化優化。這樣，即使在數據異質的情況下，也能夠提高預測的準確性。
聚類算法的使用：利用收斂感知聚類算法（CAC）來動態地將公司分組，根據模型相似性進行聚類。這樣可以減少非獨立同分佈（Non-IID）問題的影響，從而提高模型的穩定性和預測性能。