在高校毕业生人数屡创新高、2025年预计达1270万的严峻就业形势下，市场正面临“就业难”与“招工难”并存的结构性矛盾，其核心在于毕业生能力与市场需求间的信息不对称及匹配效率低下。同时，国家政策明确要求强化就业服务信息化建设，而大数据与人工智能技术的成熟也为智能匹配提供了技术支撑。因此，立项开发一个专属于大学生的就业推荐系统，旨在通过智能化手段打破信息壁垒，弥补现有高校就业指导缺乏个性化、商业招聘平台依赖简单关键词匹配的不足，从而实现精准的人岗对接，有效缓解毕业生的就业压力。
该系统围绕“精准匹配”与“全流程服务”设计，核心功能模块如下：
智能岗位推荐：基于协同过滤与内容推荐算法，综合分析学生的专业背景、技能标签、项目经历及求职偏好，为其精准推送高度契合的岗位，同时支持按薪资、地域、行业等多维度筛选。
企业招聘管理：企业可发布岗位、管理职位信息，系统运用大数据分析主动筛选并推荐合适的候选人简历，并提供在线面试邀请与进度跟踪功能，提升招聘效率。
学生求职服务：学生可创建并管理个人简历，支持在线投递、查看申请状态及收藏心仪岗位。系统还提供求职日历和进度看板，帮助规划求职进程。
数据分析与可视化：为高校提供宏观就业数据看板，实时分析专业就业率、热门行业分布、薪资水平等关键指标，为就业指导工作提供决策依据。
系统管理与安全：采用RBAC权限模型，管理员可灵活管理用户、岗位及系统公告，并严格遵循数据安全规范，保障用户隐私与系统稳定。
本项目采用前后端分离的B/S架构，前端基于Vue 3与Element Plus构建交互界面，后端基于Spring Boot框架提供RESTful API服务，结合MyBatis-Plus实现数据持久化，选用MySQL存储业务数据、Redis缓存推荐结果以提升性能。系统核心推荐模块综合运用基于物品的协同过滤算法与内容推荐策略，通过构建“职位—用户”矩阵计算余弦相似度，为新老用户生成个性化岗位推荐列表，并利用行为日志持续优化匹配精度；同时采用JWT实现无状态身份认证，基于RBAC权限模型严格区分学生、企业、管理员三类角色的功能边界。企业端支持岗位发布与简历筛选，学生端可在线投递、收藏职位并追踪求职进度，管理员端则通过ECharts可视化看板实时监控就业数据与岗位分布。项目还集成了Nginx实现文件存储与静态资源加速，并支持Docker容器化部署与JMeter压力测试，确保系统在高并发场景下的稳定运行。
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