基于springboot+vue技术的招聘推荐系统

摘　要
随着互联网和大数据技术的迅速发展，招聘行业也面临着诸多挑战和机遇。
本系统是前端采用Vue框架，后端采用 spring boot 框架，采用通用的 MySQL 数据库管理数据，采用 Tomcat 服务器作为技术支持,，并结合 MVC 三层结构的设计理念完成系统的研究和开发的，此外采用协同过滤算法，通过分析用户之间的相似性，向用户推荐他人喜欢的物品。
该系统的设计需要考虑到用户个性化需求、岗位匹配度和推荐算法等因素。在设计过程中，可以通过收集用户信息、分析岗位要求和建立推荐模型来实现系统功能。本系统主要分为前台用户模块和后台管理模块，个性化岗位推荐模块、岗位搜索模块、岗位信息模块、收藏岗位功能，管理模块包括管理功能、管理用户功能，两大模块由相应的模块和界面对应，实现系统的模块化管理。
1.1　课题的来源、意义和目标
1.1.1　课题的来源
当今社会信息化和人才需求的快速增长。随着互联网的普及和技术的发展，招聘行业不断升级，求职者和企业对于更精准的岗位匹配需求日益增加，因此课题的研究具有重要的现实意义。
1.1.2　课题的意义
随着互联网的发展以及人们生活质量的提升，可以提高招聘效率和质量，为求职者和企业提供更合适的匹配服务。通过个性化推荐系统，可以帮助求职者快速找到符合自身条件的工作岗位，同时也能为企业推荐更符合要求的人才，提高招聘效率和成功率。通过大数据分析提升招聘效率，能够更准确地匹配求职者和岗位需求，提高招聘效率，减少招聘周期。提高招聘质量，可以更好地了解求职者的技能、经验和兴趣，从而更精准地匹配岗位需求，提高招聘质量。通过更准确地匹配员工和岗位需求，可以提高使用者的工作满意度和找工作效率。
总的来说，基于大数据的招聘岗位推荐系统对于提升招聘效率、提高招聘质量、降低用人成本、提升员工满意度和推动企业发展具有重要的意义。
1.1.3　课题的目标
本文研究的是基于大数据的岗位推荐系统系统的设计与实现。让用户能够快捷、方便地找到自己心仪的岗位。本系统需达到以下几点：
（1）收集和分析用户数据：挖掘用户需求和行为特征，优化推荐算法和模型。
（2）提高系统性能，包括推荐准确度、响应速度和用户体验等方面
2.1　需求分析的目标
随着互联网和大数据技术的迅速发展，招聘行业也面临着诸多挑战和机遇。当今，互联网高速发展，给人们提供了不少便利，使人们可以从网上获取自己想要的资源，但是，这也使得数据呈指数级增长，从而导致用户需要花费大量时间找到对自己有用的资源。在当前的就业市场中，求职者面临着信息过载和招聘信息不对称的问题，而企业也需要花费大量的时间和精力来筛选合适的人才。因此，为了能够帮助用户在海量数据中找到需要的资源，利用大数据技术和推荐算法，可以为求职者提供更加精准的岗位推荐，帮助他们更快速地找到合适的工作岗位。该系统通过分析海量的招聘数据和人才信息
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