山東信息職業(yè)技術學院基于web的畢業(yè)生就業(yè)推介系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)的開題報告_第1頁
山東信息職業(yè)技術學院基于web的畢業(yè)生就業(yè)推介系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)的開題報告_第2頁
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山東信息職業(yè)技術學院基于web的畢業(yè)生就業(yè)推介系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)的開題報告一、選題背景及意義隨著社會的發(fā)展和教育的普及,高等教育的數(shù)量不斷增加,越來越多的大學畢業(yè)生面臨就業(yè)難的問題。尤其是在當前疫情的影響下,許多企業(yè)停產(chǎn)減員,就業(yè)市場更加嚴峻。同時,招聘單位面臨海量的簡歷,難以對每一份簡歷進行詳細的篩選。因此,為了幫助畢業(yè)生找到更加合適的工作崗位,也為了招聘單位更加快速地篩選出合適的候選人,構建一個高效的畢業(yè)生就業(yè)推介系統(tǒng),顯得十分必要和緊迫。本文旨在基于現(xiàn)有的網(wǎng)絡技術和數(shù)據(jù)挖掘技術,設計并實現(xiàn)一個山東信息職業(yè)技術學院的基于web的畢業(yè)生就業(yè)推介系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括三個部分:畢業(yè)生信息管理、企業(yè)需求管理、職位推薦和求職推薦。畢業(yè)生信息管理模塊主要包括學生基本信息、教育經(jīng)歷、實習和工作經(jīng)驗等,通過這些信息可以快速地進行畢業(yè)生的篩選、查找和審核。企業(yè)需求管理模塊主要包括招聘崗位的類別、薪酬待遇、所需技能等,幫助招聘單位快速發(fā)布和管理招聘信息。職位推薦和求職推薦模塊則通過數(shù)據(jù)挖掘技術,對畢業(yè)生和招聘信息進行智能匹配,推薦合適的候選人和崗位。二、研究目標及實現(xiàn)方式本文的研究目標是設計并實現(xiàn)一個基于web的畢業(yè)生就業(yè)推介系統(tǒng),主要包括畢業(yè)生信息管理、企業(yè)需求管理、職位推薦和求職推薦等四個模塊。在系統(tǒng)設計和實現(xiàn)中,本文采用了以下實現(xiàn)方式:1.采用ASP.NETMVC框架和C#語言進行系統(tǒng)開發(fā)。2.采用MicrosoftSQLServer數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),對畢業(yè)生和企業(yè)信息進行管理。3.對于畢業(yè)生的基本信息、教育經(jīng)歷、實習和工作經(jīng)驗等進行數(shù)據(jù)集成,建立畢業(yè)生信息數(shù)據(jù)庫。4.對于企業(yè)的招聘信息進行分類和整合,建立企業(yè)需求數(shù)據(jù)庫。5.通過數(shù)據(jù)挖掘技術,對畢業(yè)生和招聘信息進行智能匹配,推薦合適的候選人和崗位。其中,采用基于協(xié)同過濾的推薦算法,通過對畢業(yè)生和職位的相似度進行計算,給出推薦結果。三、研究內(nèi)容及進度安排本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:1.系統(tǒng)需求分析和設計,包括系統(tǒng)功能分析、數(shù)據(jù)模型設計和系統(tǒng)架構設計等。2.系統(tǒng)開發(fā)和實現(xiàn),包括編寫頁面代碼和數(shù)據(jù)處理程序等。3.系統(tǒng)測試和評估,包括系統(tǒng)功能測試、性能測試、安全測試等。4.系統(tǒng)優(yōu)化和完善,根據(jù)用戶反饋和測試結果進行系統(tǒng)優(yōu)化和完善。本文的進度安排如下:1.前期調(diào)研和問題分析(2周)2.系統(tǒng)需求分析和設計(4周)3.系統(tǒng)開發(fā)和實現(xiàn)(8周)4.系統(tǒng)測試和評估(4周)5.系統(tǒng)優(yōu)化和完善(2周)總共計劃完成12周的研究工作,最終編寫出一份全面的畢業(yè)設計報告。四、參考文獻[1]Cao,L.etal.(2015).CooperativeRecommendationofOnlineMatchmaking:AnInvestigationofNewDataMiningFeatures.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,27(7),1771-1783.[2]Chaudhari,K.etal.(2017).DevelopingaWeb-BasedJobPortalSystemusing.NETTechnology.InternationalJournalofScientificResearchinScience,EngineeringandTechnology,3(1),212-217.[3]Li,J.etal.(2018).AnIntegratedApproachtoJobRecommendationUsingCollaborativeFilteringandContent-BasedFilteringTechniques.InformationSciences,422,305-322.[4]Zhang,Y.etal.(2019).ASurvey

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