本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。
研究背景
随着高校扩招政策的持续实施，每年有数百万计的毕业生涌入就业市场，使得就业竞争日益激烈。传统的求职方式，如招聘会、报纸广告等，已难以满足当前毕业生的多元化、个性化需求。与此同时，企业也面临着如何从海量简历中筛选出合适人才的难题。在此背景下，就业推荐系统应运而生，旨在通过智能化手段，为毕业生与企业之间搭建一座高效、精准的桥梁。协同过滤算法作为推荐系统中的核心算法之一，因其能够挖掘用户潜在兴趣和行为模式，在多个领域取得了显著成效，因此，基于协同过滤算法的就业推荐系统成为解决当前就业难题的一个重要研究方向。
研究意义
本研究不仅有助于提升就业市场的匹配效率，减少毕业生与企业之间的信息不对称，还能为毕业生提供更加个性化的职业推荐，帮助他们更快地找到满意的工作。同时，对于企业而言，该系统能够精准推送符合其招聘需求的人才信息，降低招聘成本，提高招聘效率。此外，该研究的实施还能推动人工智能技术在就业服务领域的深入应用，为构建更加智能、高效的就业服务体系提供理论支持和技术参考。
研究目的
本研究旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的就业推荐系统，通过挖掘用户行为数据、企业招聘信息等多源信息，构建精准的用户画像和企业需求模型，实现毕业生与企业的智能匹配。该系统旨在提高就业推荐的准确性和个性化程度，为毕业生提供更加贴合其兴趣和能力的岗位推荐，同时为企业提供更高效、精准的招聘服务，从而缓解当前就业市场的供需矛盾，促进人才资源的优化配置。
研究内容
本研究将围绕就业推荐系统的核心功能展开，具体包括用户信息管理、企业类型识别、企业信息展示、就业信息发布、城市定位服务以及岗位类型分类等模块。用户信息管理模块将收集并处理用户的个人基本信息、求职意向、历史浏览记录等数据，构建用户画像。企业类型识别模块将对企业进行分类，以便更精准地推送招聘信息。企业信息展示模块将展示企业的基本信息、企业文化、发展历程等，帮助用户更全面地了解企业。就业信息发布模块将实时更新最新的就业信息，包括岗位需求、薪资待遇、工作地点等。城市定位服务模块将根据用户的地理位置信息，为其推荐附近的就业岗位。岗位类型分类模块将根据岗位的性质、职责等特征，对岗位进行分类，以便用户根据自己的兴趣和能力进行筛选。通过这些功能模块的共同作用，系统将实现毕业生与企业的精准匹配，提高就业推荐的准确性和个性化程度。
2023年8月23日-2023年9月18日 与指导老师进行沟通，确认选题并提交题目进行审核
2023年9月19日-2023年10月22日 查询资料，完成开题报告与答辩
2023年10月23日-2023年11月24日 完成毕业设计并向指导老师提交论文初稿
2023年11月25日-2023年12月16日 完成对初稿的修改，并且向老师提交修改后的论文中稿
2023年12月17日-2024年1月20日 完成对中稿的修改，并且向老师提交修改后的论文终稿
2024年1月21日-2024年3月10日 准备结题答辩资料，开始论文答辩
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以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取！！
数据库：MySQL 5.7
开发工具：Eclipse或IntelliJ IDEA
运行环境和构建工具：Tomcat 7.0、JDK 1.8、Maven 3.3.9
前端技术：HTML、CSS、JavaScript (JS)、Vue.js:
后端技术：Java、Spring、MyBatis、springboot Maven
- 环境搭建
- 安装JDK 1.8，配置环境变量。
- 安装Maven 3.3.9，用于依赖管理和项目构建。
- 安装Tomcat 7.0，作为应用服务器。
- 安装Eclipse或IntelliJ IDEA作为开发IDE。
- 数据库设计
- 使用MySQL 5.7设计数据库模型。
- 创建数据库表，定义索引以优化查询。
- 编写SQL脚本，用于数据库的初始化和迁移。
- 项目初始化
- 使用Maven创建项目骨架，定义项目结构和依赖。
- 配置pom.xml文件，添加所需的依赖库。
- 后端开发
- 初始化Spring Boot项目，配置应用属性。
- 集成Spring框架，实现依赖注入和事务管理。
- 使用MyBatis作为ORM工具，编写数据访问对象（Mapper）。
- 开发业务逻辑层（Service）和控制层（Controller）
- 前端开发
- 设计前端页面布局，编写HTML和CSS。
- 使用JavaScript或Vue.js实现前端逻辑和动态效果。
- 集成Vue.js框架，构建单页应用（SPA）。