引言
随着互联网技术的飞速发展，高校毕业生就业市场竞争日益激烈，传统的信息发布与检索模式已难以满足学生个性化求职与企业精准招聘的双重需求。本项目旨在设计并实现一个基于SpringBoot框架，融合协同过滤推荐算法的智能就业系统（项目标识：5394c9），以提供高效、精准、个性化的计算机系统服务。该系统不仅是一个信息平台，更是一个利用数据驱动技术，连接毕业生与用人单位的智能桥梁。
系统核心架构与技术栈
本系统采用经典的三层架构模式：表现层、业务逻辑层和数据访问层，确保了代码的清晰性、可维护性和可扩展性。
- 后端框架：以SpringBoot为核心，其“约定大于配置”的理念极大地简化了项目的初始搭建和开发过程。它整合了Spring MVC、Spring Data JPA等模块，提供了强大的依赖注入、事务管理和RESTful API开发支持。
- 前端技术：采用HTML5、CSS3、JavaScript及主流前端框架（如Vue.js或React），结合Thymeleaf模板引擎或前后端分离模式，构建用户友好的交互界面。
- 数据存储：使用关系型数据库MySQL进行结构化数据（如用户信息、职位详情、企业资料）的持久化存储。为支持协同过滤算法所需的用户行为数据（如浏览、收藏、投递记录），引入了Redis作为高性能缓存和临时数据存储，以提升推荐实时性。
- 核心算法：协同过滤推荐算法是本系统的智能引擎。它主要分为两类：
- 基于用户的协同过滤：通过分析兴趣相似的用户群体，将目标用户未接触但相似用户喜欢的职位推荐给他。
* 基于项目的协同过滤：通过分析职位本身的相似度（如技能要求、行业类别、工作地点），为用户推荐与其历史偏好职位相似的职位。
系统通过收集用户的隐式反馈（如页面停留时长、点击频率）和显式反馈（如评分、收藏），构建“用户-职位”评分矩阵，并运用相似度计算（如余弦相似度、皮尔逊相关系数）和推荐预测模型，生成个性化职位推荐列表。
系统功能模块设计
系统主要服务于三类用户：毕业生、企业和管理员，功能模块清晰划分。
- 毕业生端模块：
- 用户中心：注册登录、简历创建与管理、个人信息维护。
- 职位探索：多维度（岗位、地点、薪资）检索与筛选职位。
- 智能推荐：在首页或个人中心展示基于协同过滤算法生成的“猜你喜欢”职位列表。
- 求职管理：职位收藏、在线投递、面试通知查看与进度跟踪。
- 企业端模块：
- 企业管理：企业认证、信息发布与更新。
- 职位管理：发布、编辑、下架招聘职位。
- 人才发现：检索简历库，同时系统可根据企业发布的职位特性，主动推荐潜在匹配的毕业生简历（反向推荐）。
- 招聘流程管理：查看收到的简历、发送面试邀请、标记候选人状态。
- 管理员端模块：
- 系统监控：审核企业资质与职位信息，管理用户账户，确保平台内容合规。
- 数据统计：可视化展示平台活跃度、热门职位、招聘趋势等关键数据。
- 算法模型管理：监控推荐算法效果，调整算法参数，优化推荐质量。
协同过滤推荐模块的实现细节
这是本毕业设计的技术核心与创新点。实现流程如下：
- 数据收集与预处理：系统持续收集用户行为日志，清洗后转化为结构化数据。例如，将用户的投递行为赋予较高权重，浏览行为赋予较低权重，共同构建用户偏好向量。
- 相似度计算与邻居选择：对于基于用户的协同过滤，计算目标用户与其他用户之间的偏好相似度；对于基于项目的协同过滤，计算职位间的属性与行为共现相似度。选取相似度最高的Top-N个用户或职位作为“邻居”。
- 推荐生成：根据邻居的偏好，预测目标用户对未接触职位的评分。例如，加权平均邻居对该职件的评分。将预测评分最高的若干职位排序后推荐给用户。
- 冷启动与系统性能优化：针对新用户或新职位（冷启动问题），系统采用混合策略，如结合热门职位推荐、基于内容的推荐（匹配简历关键词与职位要求）作为补充。通过定时任务离线计算部分相似度矩阵并存入Redis，在用户请求时快速读取，平衡了推荐准确性与系统响应速度。
与展望
本毕业设计成功构建了一个以SpringBoot为技术基础、以协同过滤为智能核心的现代化就业服务平台。该系统有效提升了职位与人才匹配的效率和精准度，为计算机系统服务领域提供了切实可行的解决方案。系统可进一步拓展：引入更多机器学习模型（如矩阵分解、深度学习）提升推荐效果；集成大数据分析技术进行宏观就业市场预测；增加在线聊天、视频面试等一体化求职功能，打造全链条的智能就业生态。项目编号5394c9不仅代表了一个具体的系统实现，更代表了利用前沿技术解决社会实际问题的工程实践与探索方向。
