引言
隨著互聯網技術的飛速發展，高校畢業生就業市場競爭日益激烈，傳統的信息發布與檢索模式已難以滿足學生個性化求職與企業精準招聘的雙重需求。本項目旨在設計并實現一個基于SpringBoot框架，融合協同過濾推薦算法的智能就業系統（項目標識：5394c9），以提供高效、精準、個性化的計算機系統服務。該系統不僅是一個信息平臺，更是一個利用數據驅動技術，連接畢業生與用人單位的智能橋梁。
系統核心架構與技術棧
本系統采用經典的三層架構模式：表現層、業務邏輯層和數據訪問層，確保了代碼的清晰性、可維護性和可擴展性。
- 后端框架：以SpringBoot為核心，其“約定大于配置”的理念極大地簡化了項目的初始搭建和開發過程。它整合了Spring MVC、Spring Data JPA等模塊，提供了強大的依賴注入、事務管理和RESTful API開發支持。
- 前端技術：采用HTML5、CSS3、JavaScript及主流前端框架（如Vue.js或React），結合Thymeleaf模板引擎或前后端分離模式，構建用戶友好的交互界面。
- 數據存儲：使用關系型數據庫MySQL進行結構化數據（如用戶信息、職位詳情、企業資料）的持久化存儲。為支持協同過濾算法所需的用戶行為數據（如瀏覽、收藏、投遞記錄），引入了Redis作為高性能緩存和臨時數據存儲，以提升推薦實時性。
- 核心算法：協同過濾推薦算法是本系統的智能引擎。它主要分為兩類：
- 基于用戶的協同過濾：通過分析興趣相似的用戶群體，將目標用戶未接觸但相似用戶喜歡的職位推薦給他。
* 基于項目的協同過濾：通過分析職位本身的相似度（如技能要求、行業類別、工作地點），為用戶推薦與其歷史偏好職位相似的職位。
系統通過收集用戶的隱式反饋（如頁面停留時長、點擊頻率）和顯式反饋（如評分、收藏），構建“用戶-職位”評分矩陣，并運用相似度計算（如余弦相似度、皮爾遜相關系數）和推薦預測模型，生成個性化職位推薦列表。
系統功能模塊設計
系統主要服務于三類用戶：畢業生、企業和管理員，功能模塊清晰劃分。
- 畢業生端模塊：
- 用戶中心：注冊登錄、簡歷創建與管理、個人信息維護。
- 職位探索：多維度（崗位、地點、薪資）檢索與篩選職位。
- 智能推薦：在首頁或個人中心展示基于協同過濾算法生成的“猜你喜歡”職位列表。
- 求職管理：職位收藏、在線投遞、面試通知查看與進度跟蹤。
- 企業端模塊：
- 企業管理：企業認證、信息發布與更新。
- 職位管理：發布、編輯、下架招聘職位。
- 人才發現：檢索簡歷庫，同時系統可根據企業發布的職位特性，主動推薦潛在匹配的畢業生簡歷（反向推薦）。
- 招聘流程管理：查看收到的簡歷、發送面試邀請、標記候選人狀態。
- 管理員端模塊：
- 系統監控：審核企業資質與職位信息，管理用戶賬戶，確保平臺內容合規。
- 數據統計：可視化展示平臺活躍度、熱門職位、招聘趨勢等關鍵數據。
- 算法模型管理：監控推薦算法效果，調整算法參數，優化推薦質量。
協同過濾推薦模塊的實現細節
這是本畢業設計的技術核心與創新點。實現流程如下：
- 數據收集與預處理：系統持續收集用戶行為日志，清洗后轉化為結構化數據。例如，將用戶的投遞行為賦予較高權重，瀏覽行為賦予較低權重，共同構建用戶偏好向量。
- 相似度計算與鄰居選擇：對于基于用戶的協同過濾，計算目標用戶與其他用戶之間的偏好相似度；對于基于項目的協同過濾，計算職位間的屬性與行為共現相似度。選取相似度最高的Top-N個用戶或職位作為“鄰居”。
- 推薦生成：根據鄰居的偏好，預測目標用戶對未接觸職位的評分。例如，加權平均鄰居對該職件的評分。將預測評分最高的若干職位排序后推薦給用戶。
- 冷啟動與系統性能優化：針對新用戶或新職位（冷啟動問題），系統采用混合策略，如結合熱門職位推薦、基于內容的推薦（匹配簡歷關鍵詞與職位要求）作為補充。通過定時任務離線計算部分相似度矩陣并存入Redis，在用戶請求時快速讀取，平衡了推薦準確性與系統響應速度。
與展望
本畢業設計成功構建了一個以SpringBoot為技術基礎、以協同過濾為智能核心的現代化就業服務平臺。該系統有效提升了職位與人才匹配的效率和精準度，為計算機系統服務領域提供了切實可行的解決方案。系統可進一步拓展：引入更多機器學習模型（如矩陣分解、深度學習）提升推薦效果；集成大數據分析技術進行宏觀就業市場預測；增加在線聊天、視頻面試等一體化求職功能，打造全鏈條的智能就業生態。項目編號5394c9不僅代表了一個具體的系統實現，更代表了利用前沿技術解決社會實際問題的工程實踐與探索方向。
