个性化职位推送系统概要
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推荐系统概述（个性化推荐）
推荐系统概述（个性化推荐）推荐系统概述(个性化推荐)核⼼：通过发现数据集中的模式，为⽤户提供与之最为相关的信息。
1.从⼀个例⼦出发两名⽤户都在某电商⽹站购买了A、B两种产品。
当他们产⽣购买这个动作的时候，两名⽤户之间的相似度便被计算了出来。
其中⼀名⽤户除了购买了产品A和B，还购买了C产品，此时推荐系统会根据两名⽤户之间的相似度会为另⼀名⽤户推荐项⽬C。
2.应⽤现状推荐系统可以说是⽆处不在了，⽐如：电商的猜你喜欢，浏览器右侧的推送消息，包括搜索结果的排序，⼴义来说都算推荐系统的⼀部分。
⽬前推荐系统给亚马逊带来了35%的销售收⼊，给Netflix带来了⾼达75%的消费，并且Youtube主页上60%的浏览来⾃推荐服务。
⾳乐软件如Spotify及Deezer也使⽤推荐系统进⾏⾳乐推荐。
3.推荐算法协同过滤的推荐⼜可以分为两类:1. 启发式推荐算法（Merhory-based algorithms)启发式推荐算法易于实现，并且推荐结果的可解释性强。
启发式推荐算法⼜可以分为两类:基于⽤户的协同过滤(User-based collaborative filtering)：主要考虑的是⽤户和⽤户之间的相似度，只要找出相似⽤户喜欢的物品，并预测⽬标⽤户对对应物品的评分，就可以找到评分最⾼的若⼲个物品推荐给⽤户。
举个例⼦，李⽼师和闫⽼师拥有相似的电影喜好，当新电影上映后，李⽼师对其表⽰喜欢，那么就能将这部电影推荐给闫⽼师。
基于物品的协同过滤(ltem-based collaborative filtering)：主要考虑的是物品和物品之间的相似度，只有找到了⽬标⽤户对某些物品的评分，那么就可以对相似度⾼的类似物品进⾏预测，将评分最⾼的若⼲个相似物品推荐给⽤户。
举个例⼦，如果⽤户A、B、C给书籍X、Y的评分都是5分，当⽤户D想要买Y书籍的时候，系统会为他推荐X书籍，因为基于⽤户A、B、C的评分，系统会认为喜欢Y书籍的⼈在很⼤程度上会喜欢X书籍。
智慧就业系统设计方案
智慧就业系统设计方案智慧就业系统设计方案一、引言智慧就业系统是为了满足现代社会对于高效、精确和智能化就业服务的需求而设计的一种系统。
本文将从系统需求分析、系统架构设计、功能模块设计、数据管理和系统安全等方面对智慧就业系统进行设计。
二、系统需求分析1. 需求概述：智慧就业系统将提供全面、精确和个性化的就业服务，包括职位推荐、简历管理、面试辅助等功能。
用户可以根据自己的需求和条件，通过系统获取到合适的职位信息，并得到相应的应聘辅助。
2. 功能需求：- 职位推荐：根据用户的个人信息、教育经历、工作经验等条件，推荐符合其需求和条件的职位信息。
- 简历管理：提供简历的创建、修改和管理功能，方便用户随时更新个人信息，并与求职者本人及时同步。
- 面试辅助：提供面试技巧、模拟面试以及面试反馈分析等功能，帮助用户提高面试效果。
- 职业规划：根据用户的专业背景、兴趣爱好和个人能力，提供职业规划建议，帮助用户明确自己的职业发展方向。
三、系统架构设计1. 系统总体架构：智慧就业系统采用三层架构模式，包括展示层、业务逻辑层和数据访问层。
展示层将负责与用户的交互，提供友好的界面和操作方式；业务逻辑层将负责处理业务逻辑，包括职位推荐、简历管理、面试辅助等；数据访问层将负责与数据库进行数据交互。
2. 技术架构：智慧就业系统将采用Java作为开发语言，使用Spring框架进行开发。
数据库将采用MySQL，使用MyBatis进行数据访问。
前端将采用HTML5、CSS3和JavaScript进行开发，使用jQuery和Bootstrap作为开发工具。
四、功能模块设计1. 用户管理模块：包括用户注册、登录、个人信息修改等功能。
2. 职位管理模块：包括职位发布、职位搜索、职位推荐等功能。
3. 简历管理模块：包括简历创建、修改、管理等功能。
4. 面试辅助模块：包括面试技巧、模拟面试、面试反馈分析等功能。
5. 职业规划模块：包括职业规划建议、职业发展指导等功能。
基于大数据的个性化推荐系统
基于大数据的个性化推荐系统一、引言个性化推荐系统是利用用户行为数据和大数据技术为用户提供个性化推荐的一种智能化应用。
随着互联网的发展和大数据的日益增长，个性化推荐系统成为了众多电子商务、社交媒体和新闻媒体平台的重要功能之一。
本文将深入探讨基于大数据的个性化推荐系统，介绍其原理和应用。
二、个性化推荐系统的原理个性化推荐系统的原理主要包括数据采集、数据预处理、特征工程和推荐算法等步骤。
1. 数据采集个性化推荐系统依赖于大量的用户行为数据，如点击记录、购买记录、评分记录等。
这些数据需要通过网络日志、数据库等方式进行采集，并进行去重和清洗，以保证数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理采集到的原始数据需要进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、数据转换等。
清洗过程中需要剔除异常值和噪声数据，以提高推荐系统的准确性。
3. 特征工程特征工程是个性化推荐系统的关键一步，通过从用户行为数据中提取有意义的特征，并对这些特征进行处理和转换，构建用户画像。
常用的特征包括用户的兴趣、购买偏好、地理位置等。
特征工程的好坏会直接影响到推荐系统的效果。
4. 推荐算法推荐算法是个性化推荐系统的核心，根据用户的特征和历史行为，利用数据挖掘和机器学习等技术，从海量数据中挖掘出用户的个性化需求和喜好，实现精准推荐。
常用的推荐算法包括协同过滤、基于内容的过滤、矩阵分解等。
三、个性化推荐系统的应用个性化推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻媒体等领域，为用户提供个性化、精准的推荐服务。
1. 电子商务个性化推荐系统在电子商务领域的应用非常广泛，通过分析用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐符合其兴趣和偏好的商品。
个性化推荐不仅能提高用户的购买意愿和满意度，还能促进销售额的增长。
2. 社交媒体社交媒体平台如Facebook、Twitter等，利用个性化推荐系统为用户推荐感兴趣的内容、关注的用户等。
通过分析用户的社交关系和行为，为用户提供个性化的信息流，提高用户粘性和活跃度。
人工智能推荐算法工程师个性化推荐系统工作总结
人工智能推荐算法工程师个性化推荐系统工作总结自20xx年起，我一直从事人工智能推荐算法工程师的工作。
在这期间，我负责开发和优化个性化推荐系统，以提供更好的用户体验。
通过不断学习和实践，我积累了丰富的经验并取得了很大的成就。
以下是我对个性化推荐系统工作的总结。
一、工作内容及目标在个性化推荐系统的开发过程中，我的主要工作内容包括数据收集与清洗、特征工程、算法选择与实现、模型训练与评估等环节。
我深入研究用户行为数据，构建用户画像，并针对不同用户需求设计不同的推荐策略。
我的目标是通过优化算法和模型，提高推荐的准确性和覆盖率，从而增加用户对平台的依赖度和黏性。
二、工作亮点与创新在个性化推荐算法的开发中，我尝试了多种经典算法，并进行了改进和优化。
其中，基于协同过滤的算法是我主要研究的方向。
通过深入理解用户行为和兴趣偏好，我提出了一种基于用户兴趣相似度和行为相似度的协同过滤算法。
该算法不仅考虑了用户之间的相似性，还结合了用户行为的变化趋势。
实验结果表明，该算法在准确性和实时性上都取得了显著的改进。
另外，我还尝试了一种基于深度学习的推荐算法。
通过搭建深度神经网络，我成功地提取了用户行为数据中的高阶特征，并将其应用于推荐模型中。
通过大规模的离线和在线实验，我证明了该算法在推荐准确性和用户满意度方面的优势。
三、工作中的挑战与解决方案在个性化推荐系统的开发和优化过程中，我遇到了一些挑战，如稀疏性问题、冷启动问题和时效性问题等。
针对这些问题，我采取了以下解决方案：1. 稀疏性问题：通过引入隐式反馈和加权策略，我提高了用户行为数据的稠密度，并减少了数据的稀疏性。
2. 冷启动问题：通过结合内容推荐和协同过滤算法，我解决了新用户和新物品的冷启动问题，并提供了个性化的推荐结果。
3. 时效性问题：通过引入实时更新的机制，我保证了推荐系统的时效性和实时性，让用户能够及时获得感兴趣的内容。
四、工作成果与评估指标在工作中，我主导了一个个性化推荐系统的开发项目，并取得了良好的成果。
基于位置的个性化移动广告推荐系统
基于位置的个性化移动广告推荐系统
张强强;徐玉杰;祝婷婷;沈张果
【期刊名称】《福建电脑》
【年(卷),期】2013(029)012
【摘要】本文针对传统的固定的有限空间内的交易模式局限性,以优化的协同过滤算法为基础,用虚拟矩阵填充稀疏的数据,充分考虑到传统电子商务中存在的信息量庞大,开发了个性化的信息推荐系统.信息以醒目的移动广告形式将信息推送给用户.【总页数】2页(P27-28)
【作者】张强强;徐玉杰;祝婷婷;沈张果
【作者单位】湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000;湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000;湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000;湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于位置感知的个性化推荐系统的设计与实现 [J], 麻旺勇;叶跃苗
2.基于数据挖掘的移动广告个性化推荐研究 [J], 于海平;林晓丽;刘会超
3.大数据环境下基于用户位置的个性化音乐推荐系统设计 [J], 朱志慧; 田婧; 林捷
4.基于数据挖掘的个性化旅游推荐系统研究与实现 [J], 欧丹
5.基于微信公众平台的景区个性化推荐系统设计 [J], 雷可为;王小辉
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基于大数据的个性化推荐系统设计与实现
基于大数据的个性化推荐系统设计与实现随着互联网的发展和大数据技术的日益成熟，个性化推荐系统在各个领域中得到了广泛的应用。
本文将从系统设计和实现的角度出发，探讨基于大数据的个性化推荐系统。
一、引言在传统的信息推荐过程中，用户无法获得满足其偏好和需求的个性化推荐，而仅仅通过人工方式进行推荐往往存在精确度低、成本高等问题。
而基于大数据的个性化推荐系统能通过分析海量数据，对用户进行行为建模，从而实现精准的个性化推荐。
二、个性化推荐系统设计1. 数据收集与处理个性化推荐系统的设计首先需要收集用户的行为数据和物品信息数据。
用户行为数据包括浏览记录、购买记录、评分等，而物品信息数据包括商品属性、标签等。
这些数据需要进行预处理，清洗和标准化，以便后续的分析与挖掘。
2. 用户画像建模个性化推荐系统需要对用户进行画像建模，以了解用户的兴趣和偏好。
通过数据分析技术，可以将用户的行为数据转化为特征向量，并使用机器学习算法进行聚类和分类，从而得到用户的画像信息。
3. 数据挖掘与分析基于大数据的个性化推荐系统需要应用数据挖掘和分析技术，对用户和物品数据进行关联分析、协同过滤、矩阵分解等计算，以发现用户和物品之间的潜在关系。
4. 推荐算法选择与优化在个性化推荐系统的设计中，需要选择合适的推荐算法。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和深度学习推荐等。
对于不同的场景和需求，应该选择最适合的算法，并进行参数优化，提高推荐的准确度和效果。
5. 实时推荐与反馈个性化推荐系统应该具有实时性和动态性，能够根据用户的实时行为和反馈，及时更新和调整推荐结果。
这就需要设计合理的推荐更新策略和用户反馈机制，以提供更准确和有用的推荐。
三、个性化推荐系统实现1. 架构设计个性化推荐系统的实现需要设计高可用、高扩展性的架构。
常见的架构包括单机架构、集群架构和分布式架构等。
根据实际需求和数据规模，选择合适的架构方案，并搭建相应的环境和工具。
2. 数据存储与管理个性化推荐系统需要使用合适的数据存储和管理技术，以支持海量数据的存储和快速检索。
精准营销个性化推荐系统方案
精准营销个性化推荐系统方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)第2章市场现状与需求分析 (4)2.1 市场现状 (4)2.2 需求分析 (4)第3章个性化推荐系统理论基础 (5)3.1 推荐系统概述 (5)3.2 个性化推荐算法 (5)第4章数据收集与预处理 (6)4.1 数据来源与采集 (6)4.1.1 数据源选择 (6)4.1.2 数据采集方法 (6)4.2 数据预处理 (7)4.2.1 数据清洗 (7)4.2.2 数据标准化 (7)4.2.3 数据整合 (7)4.2.4 特征工程 (7)4.2.5 数据采样 (7)4.2.6 数据存储 (7)第5章用户画像构建 (7)5.1 用户特征提取 (8)5.1.1 基础特征提取 (8)5.1.2 行为特征提取 (8)5.1.3 兴趣特征提取 (8)5.1.4 社交特征提取 (8)5.2 用户画像建模 (8)5.2.1 用户画像表示 (8)5.2.2 用户画像更新 (9)5.2.3 用户画像应用 (9)第6章商品特征提取与建模 (9)6.1 商品特征提取 (9)6.1.1 商品特征概述 (9)6.1.2 商品特征提取方法 (9)6.1.3 商品特征处理 (10)6.2 商品建模 (10)6.2.1 商品表示模型 (10)6.2.2 商品建模方法 (10)6.2.3 商品建模优化 (10)第7章个性化推荐算法设计 (11)7.1 基于内容的推荐算法 (11)7.1.2 特征提取 (11)7.1.3 用户兴趣建模 (11)7.1.4 推荐 (11)7.2 协同过滤推荐算法 (11)7.2.1 算法原理 (11)7.2.2 用户相似度计算 (11)7.2.3 项目相似度计算 (11)7.2.4 推荐 (11)7.3 混合推荐算法 (12)7.3.1 算法原理 (12)7.3.2 算法融合策略 (12)7.3.3 推荐 (12)7.3.4 算法优化 (12)第8章系统架构设计与实现 (12)8.1 系统架构设计 (12)8.1.1 整体架构 (12)8.1.2 数据流图 (13)8.2 系统模块实现 (13)8.2.1 数据层实现 (13)8.2.2 核心层实现 (13)8.2.3 应用层实现 (13)第9章系统评估与优化 (14)9.1 系统评估指标 (14)9.1.1 准确性指标 (14)9.1.2 用户满意度指标 (14)9.1.3 系统功能指标 (14)9.2 系统优化策略 (14)9.2.1 数据处理优化 (14)9.2.2 算法优化 (14)9.2.3 系统架构优化 (15)9.2.4 用户体验优化 (15)第10章应用案例与展望 (15)10.1 应用案例 (15)10.1.1 零售行业 (15)10.1.2 金融行业 (15)10.1.3 传媒行业 (15)10.2 市场前景与展望 (15)10.2.1 市场前景 (15)10.2.2 市场展望 (16)10.3 未来研究方向 (16)10.3.1 推荐系统冷启动问题 (16)10.3.2 多模态推荐系统 (16)10.3.3 隐私保护与安全 (16)10.3.5 跨领域推荐系统 (16)第1章引言1.1 背景与意义互联网技术的飞速发展，信息量呈现出爆炸式增长，消费者在众多商品和服务中寻找符合自己需求的物品变得越来越困难。
教育领域中的个性化推荐系统设计与实现
教育领域中的个性化推荐系统设计与实现个性化推荐系统在如今的社会中已经得到广泛应用，无论是购物平台、音乐App还是社交媒体，都可以看到这些系统的身影。
然而，在教育领域中，个性化推荐系统的设计与实现仍处于起步阶段。
本文将讨论教育领域中个性化推荐系统的设计原理以及实现方法，以期能更好地满足学生的学习需求。
教育领域中的个性化推荐系统的设计与实现，首先需要考虑的是用户画像的建立。
学生的学习需求因人而异，因此理解学生的兴趣、学习习惯、学术水平等个人特征，对个性化推荐至关重要。
为了建立准确的用户画像，可以通过学生的学习记录、浏览行为、测试成绩等多种方式进行数据收集和分析。
通过分析这些数据，系统可以了解学生的学习偏好、学科优势和薄弱环节，从而提供更加精准的学习资源推荐。
其次，个性化推荐系统需要根据学生的学习需求提供相应的学习资源。
这些学习资源可以包括教材、习题、视频课程、学术论文等。
为了能够准确判断学生的学习需求，推荐系统可以利用机器学习算法和数据挖掘技术，根据学生的历史学习数据和用户画像，进行学习兴趣的预测与推测。
例如，学生在某个学科上的表现较好，系统可以推荐相关的深入学习资料，以帮助学生扩展知识面和提高学术水平。
其次，个性化推荐系统在教育领域中的设计与实现还需要考虑到教师的角色。
教师可以作为系统的重要参与者，通过系统的反馈，了解学生的学习状况，并作出相应的教学调整。
因此，在设计个性化推荐系统时，需要考虑到教师的需求，提供给教师学生学习情况的综合分析报告。
这些报告可以包括学生的学习进度、学习成绩、学习偏好等信息，帮助教师更好地了解学生，并制定个性化的教学方案。
另外，为了保证个性化推荐系统的准确性和可靠性，系统设计时需要考虑用户的隐私保护。
学生的学习数据属于个人隐私，应遵循相关的法律法规，并采取相应的安全措施。
同时，个性化推荐系统在数据收集和使用过程中需要透明化，向用户解释数据采集的目的和使用方式，并给予用户选择和控制的权利。
在线个性化广告推荐系统设计与实现
在线个性化广告推荐系统设计与实现一、引言随着人工智能和大数据时代的到来，大量的用户数据被采集并分析，从而形成了个性化推荐的技术，其中在线个性化广告推荐是最为广泛应用的一种方式。
本文将介绍在线个性化广告推荐系统的设计与实现。
二、需求分析1. 用户需求分析用户需求是在线个性化广告推荐系统设计的重要依据。
通过对用户数据的采集和分析，得到用户的兴趣爱好和行为特征，从而为用户提供个性化的广告推荐服务。
2. 广告主需求分析广告主需要一个广告投放平台，能够根据投放需求，对广告进行优化和分析，从而提高广告效果。
同时，能够根据广告反馈数据，对广告进行调整和优化，提高广告效果。
3. 系统软硬件环境需求分析在线个性化广告推荐系统需要具备以下软硬件环境要求：（1）云计算平台：实现数据的存储、处理和分析。
（2）大数据分析平台：对海量的数据进行分析和处理。
（3）算法模型库：实现个性化推荐算法。
（4）Web服务器：提供广告推荐及展示服务。
（5）数据库管理系统：管理用户数据和广告数据。
三、系统设计1. 数据采集与存储数据采集是系统设计的关键之一。
在线个性化广告推荐系统需要采集用户数据和广告数据，并保存在数据库中。
数据采集包括用户行为数据、用户画像数据、广告数据等，这些数据可以通过API接口和数据爬虫等方式进行采集。
采集的数据需要存储在数据库中，以便随时进行数据分析和处理。
常用的数据库有MySQL、MongoDB等。
2. 数据处理与分析数据处理和分析是在线个性化广告推荐的核心。
通过对用户数据的处理和分析，可以得到用户的兴趣爱好和行为特征，从而为用户提供个性化的广告推荐服务。
同时，对广告数据进行分析和处理，从而提高广告效果。
数据处理和分析需要使用大数据分析平台和算法模型库。
依托于云计算平台，使用Hadoop、Spark等大数据处理工具对数据进行处理和分析，同时使用机器学习算法实现个性化推荐。
3. 个性化推荐算法在线个性化广告推荐系统需要实现个性化推荐算法，包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等。
《2024年个性化推荐系统应用及研究》范文
《个性化推荐系统应用及研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，信息过载问题日益突出，用户面临着从海量数据中筛选出有用信息的挑战。
个性化推荐系统应运而生，通过分析用户的行为、兴趣和需求，为用户提供定制化的信息推荐服务。
本文将探讨个性化推荐系统的应用领域、研究现状及未来发展趋势。
二、个性化推荐系统的应用领域1. 电子商务领域：个性化推荐系统在电子商务领域的应用最为广泛。
通过分析用户的购物历史、浏览记录、搜索行为等数据，推荐系统能够为用户推荐感兴趣的商品，提高购物体验和转化率。
2. 社交网络领域：在社交网络中，个性化推荐系统可以根据用户的社交关系、兴趣爱好、浏览记录等信息，为用户推荐可能感兴趣的人、群组或内容，增强社交互动。
3. 媒体娱乐领域：在媒体娱乐领域，个性化推荐系统可以根据用户的观看历史、喜好等信息，为用户推荐电影、音乐、书籍等娱乐内容。
4. 教育领域：个性化推荐系统还可以应用于教育领域，根据学生的学习历史、能力水平等信息，为学生推荐合适的学习资源和方法，提高学习效果。
三、个性化推荐系统的研究现状个性化推荐系统的研究涉及多个学科领域，包括计算机科学、数据科学、机器学习等。
目前，个性化推荐系统的研究主要集中在以下几个方面：1. 数据采集与处理：收集用户的各种数据，如行为数据、社交数据、兴趣数据等，并进行预处理和清洗，以便后续分析。
2. 算法研究：研发各种推荐算法，如协同过滤、内容过滤、深度学习等，以提高推荐的准确性和效率。
3. 用户画像构建：通过分析用户数据，构建用户画像，以便更好地理解用户需求和兴趣。
4. 跨领域应用：将个性化推荐系统应用于更多领域，如教育、医疗、农业等，以实现更广泛的应用价值。
四、个性化推荐系统的研究方法与技术手段个性化推荐系统的研究方法与技术手段主要包括以下几个方面：1. 数据挖掘技术：通过数据挖掘技术，从海量数据中提取出有用的信息，为推荐系统提供数据支持。
2. 机器学习算法：运用机器学习算法，如协同过滤、深度学习等，分析用户数据，发现用户兴趣和需求。
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职业个性化推送系统1、背景及意义由于生活节奏的加快，以及追求效率的大数据时代的到来，人们的生活因此受到了巨大的影响。
对网络信息服务而言，提高服务质量，为用户提供方便快捷的个性化信息服务已经成为其成败的关键。
网络信息服务的竞争已使得信息服务方式从传统的“一对多”发展到“一对一”的个性化服务方式。
随着当今社会经济的高速发展，人才供求的多元化，使得各级高校都进入了大势扩招期，由于社会经济的高速发展和变化性导致高校所开设专业与社会的供求不完全匹配和教育质量的下滑性，进而引来了当今大学生就业压力，大学生在求职过程中就会遇到很多问题。
传统学生找实习、找工作，一般通过各种网站渠道，由学生自己去发现自己感兴趣的职位，往往很快淹没在存量的职位、企业信息海洋，不仅会因为个人发现职位能力限制错过适合自己的职位，也跟不上日益不断发布的新职位、新工作机会，浪费大量的时间和精力；更加困扰的是大量的投档信息不能及时得到回复。
学生需要的其实不是信息，而是需要个人实习就业服务，面对这种需求，我们提出了“以内容主动找人”的实习就业模式，这种模式可以更好地帮助学生去找实习找工作，去跟踪回复、去获得有价值的实习就业机会。
本系统的意义在于一方面，由系统帮助学生去发现适合他的职位，这种发现考虑到学生和企业双方的诉求因此投档获得认可的可能性更大；另一方面，通过兴趣、订阅、推荐系统将合适的企业/职位/活动信息输送到学生手上，在推送的内容上不仅有存量数据、而且也有即时新增的数据，这些数据包含学生感兴趣的求职职位机会、也有企业在现场的快速回复的校招活动信息等。
同时，由系统去帮助学生追踪企业的回复，提醒企业及时作出回复，节省了学生大量的时间和精力。
2、项目目标本项目的总目标是设计一个功能齐全，为求职者以及供职者提供职业个性化推送服务的数据库。
本项目从学生、学校、企业、政府四个方面支持职业的个性化推送功能，采用独特的“以内容主动找人”的方式实现学生求职信息与企业招聘信息交互，学校推荐信息与企业招聘信息交互，企业招聘信息与政府调控信息交互。
具体功能内容如下：2.1系统功能2.1.1企业信息管理个体信息管理：系统对企业的基本信息进行管理。
招聘者信息审核：主要实现对企业信息的审核以及企业的职业招聘信息的审核，确认其发布信息的真实性。
企业评价管理：学生通过对企业的评价可以提高企业的知名度。
在个性化推荐时，系统将优先推荐评价高的企业，学生将会获得更高的企业资源。
信息动态提醒：如果有用户对企业发送简历或者其他信息时，系统会及时提醒企业HR进行查看和相关处理。
2.1.2人才信息管理个人信息管理：对个人信息进行保存、删除、修改、分析；分析个人信息，学校可以统一管理；学校和企业对人才的评价通过审核之后会成为个人信息的一部分，为企业寻找人才提供参考。
简历信息管理：对简历的增加、修改、删除，简历认证；求职数据管理：包括求职次数、录用情况、浏览或投递简历的岗位等信息的数据处理和分析。
求职者信息审核：主要实现对学生用户或其他求职者的简历信息的审核，确认其填写内容的真实性。
恶意用户屏蔽：对于恶意攻击网站以及发布虚假信息的用户实现屏蔽功能。
恶意评价屏蔽：系统能够对恶意评价进行屏蔽，避免造成不公平现象的产生。
2.1.3高校管理学校介绍：以表格形式，记录学校编号，学校名称，联系方式，地理位置，创立时间，专业分类，就业率，主要人才提供，256字以内的简介，附十张学校照片。
学校人才推荐：针对于学校对于优秀学生的推荐现象，系统提供从学校方代替学生向企业投递简历的功能，并提供学校对学生评价及推荐人姓名。
方便学校对优秀学生的推荐。
从另一方面，学校可以通过这个功能与企业进行信息交互，获取最新的职业信息以及市场需求。
2.1.4职位信息管理职位信息的增删改：对职位信息的增加，修改，删除。
职位分类：系统将自动给所有的职业进行分类，方便求职者的查找。
职位技能分析：系统根据资料的收集以及数据的整合，对每一个职业的技能进行分析并反馈给求职者，方便求职者了解自己所求的职业信息。
2.1.5招聘管理招聘信息发布：当企业需要发布招聘信息时，系统提供将招聘信息发布至平台上并同时传送至有同类职业需求的求职者手中，使求职者能够及时了解到，增大招聘的力度。
另一方面，此功能还能实现招聘会信息的发布。
人才职位申请：针对于现在各大招聘网站都是单向，没有交互。
我们这款WEB系统引入的交互式查询功能，学生和企业可以查询职位申请或用人招聘进度具体情况。
企业初审信息发布：企业发布初审结果并通知初审通过的用户进行复试。
企业复试信息发布：企业发布复试结果并通知通过的用户。
企业招聘结果发布：对于复试通过的用户发布录取通知及其他相关信息。
招聘进度追踪：当企业收到学生用户或者其他求职者投递的简历时，系统会自动对企业的招聘进度进行跟踪，并通过求职进度反馈功能反馈给学生用户以及其他求职者。
招聘信息数据化：系统将人才简历表格化，简历信息自动保存至数据库，在企业初审、企业复试、企业招聘结果的追踪起到关键性的作用，并能有效的将信息保存至数据库，利用招聘进度追踪功能及时快速的反馈至学生用户。
2.1.6个性化推送管理人才推送：系统能够综合企业招聘信息的各项要求，分析学生用户或其他求职者的简历等相关信息，向企业推送适合其职位的求职者，使企业能够及时找到合适的人才，方便了企业的人才选择，使得挑选人才时不会变得盲目，减少了企业的工作量。
职位推送：根据用户填写相关资料，了解学生的实习、就业兴趣和需求，系统综合学生兴趣和需求，推荐给用户适合的职位，而不是像传统的招聘网让学生自己去寻找工作，这样更佳合理清晰，方便学生找到适合自己的工作。
优秀企业推送：通过评价管理功能，优秀的企业脱颖而出，再经过推送功能推送给学生或其他求职者，提高企业的知名度，从而吸引人才。
招聘活动推送：系统会将各种招聘活动推送给学生或其他求职者，增加就业几率。
3、系统定义和用户视图分析3.1本系统的主要功能模块3.2主要用户视图（功能需求，信息需求，完整性约束）3.2.1学生用户视图功能需求：以学生为主要目标人群的页面，实现学生职位推送的基本功能。
个人信息注册；简历填写、更新（包括简历删除、增加，内容的修改）；职位信息的查询；简历的投递；职位信息的订阅；企业的评价；话题圈功能（包括话题发布、查看、回复、删除），就业创业相关政策查询，法律咨询。
信息需求：个人信息：学生ID，学生姓名，性别，学校，专业，学号，身份证号，手机号，邮箱简历：简历ID，姓名，住址，头像，手机号，邮箱，目标工作，教育经历，工作经历，个人技能，兴趣爱好，企业评价职位：企业ID，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限话题圈：标签，主题，内容，评论，发布时间政策：政策序号，主题，内容企业：企业ID，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述约束及规则：根据个人的实际情况输入个人基本信息，可以按学生学校、专业进行学校统一管理和信息查询根据个人的实际情况填写简历信息，分析简历内容，可以按目标工作、个人技能等推送相关职位信息和查询简历信息更新包括增加简历，删除简历，修改简历信息(如目标工作改变) 。
根据话题标签对话题进行分类、搜索，根据发布时间对话题进行保存、删除等操作根据关键字查询职位信息，且查询到的职位均是企业发布的当前有效的职位信息订阅的职位在有效时间内会一直保存，超出有效期则自动删除3.2.2企业用户视图功能需求：企业能随时发布相关招聘信息，能进行人才招聘，能看到系统推送的人才，能主动去寻找合适的人才,能关注人才进行人才储备，企业能进行人才评价,企业能看到系统发来的提醒信息，企业能查看用户发过来的简历或者其他信息，企业能查看政府提供的政策。
信息需求:企业信息：包括企业ID，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述人才信息：包括人才ID，人才姓名，人才学历，年龄，性别，电话，email，简介，职业方向，待遇期望职位：企业ID，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限评价信息：人才ID，人才姓名，企业ID，企业名称，评价内容，评价日期，招聘阶段提醒信息：信息编号，信息内容，时间，有效期约束及规则：企业可以发布相关招聘信息，招聘符合该职位的人才，企业可以根据人才的信息和简历，来招聘人才。
企业可以根据需要招聘的人员条件进行人才的查找搜索，然后主动联系人才。
企业如果发现相当适合企业的人才，但是企业此时又不需要招聘人员时，企业可以对该人才进行关注，等企业需要招聘人员时就可以优先考虑，为企业提供一定的人才储备。
企业可以对参加过面试或者录用的人才进行评价，评价内容将作为学生介绍的一部分，企业可以查看政府提供的政策。
系统通过一定的算法分析企业信息介绍和企业发布的招聘信息，从而为企业推送具备相关能力的人才信息，当有用户对企业发送简历或者其他信息时，系统会及时提醒企业进行查看和相关处理。
3.2.3学校用户视图功能需求：学校可以查询到企业的招聘信息，为校企合作和推荐学生提供便利，学校可以推荐优秀且符合企业要求的学生给企业，学校可以组织网络校园招聘会信息需求：学校信息：学校ID，学校名称，学校介绍，学校地址，学校电话，学校邮编企业信息：包括企业ID，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述职位：企业ID，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限学生信息：学生ID，学生姓名，学历，年龄，性别，电话，email，简介，职业方向，待遇期望招聘会信息：招聘会ID，学校ID，招聘会名称，招聘会时间，招聘会要求，招聘会介绍约束及规则：企业招聘信息查询功能：学校的就业部门管理人员可以查询到企业的招聘信息，企业介绍等相关内容。
可以在线联系企业，为校企合作提供方便快捷的途径。
组织网络校园招聘会：学校可以在该平台上组织网络校园招聘会，在线招聘不会受到时间地点天气等外界因素影响，节约成本的同时更是大大的方便了学校，企业和学生。
推荐学生功能：学校可以把本校出色的学生简历推荐给合适的企业，提高学生的就业成功率。
3.2.4政府用户视图功能需求：为政府提供就业管理的页面。
功能有就业创业相关政策的通知，企业的审核、监督。
信息需求：政策：政策序号，主题，内容企业：企业ID，企业名称，企业执照，企业电话约束及规则：4、需求分析4.1功能需求（1）学生a.按行业类别对职位进行模糊搜索b.个人信息查询及更新c.简历的更新（增加，删除，修改)d.参与话题圈(发布，回复，删除)e.查询已就职过的职位f.兴趣职位订阅g.查询已就职企业对个人的评价h.查询政府政策（2）企业a.发布相关招聘信息，进行人才招聘b.招聘适合人才c.查看系统推送人才d.按条件模糊搜寻人才e.关注优秀人才求职状况f.评价已录用人才g.查看系统提醒h.查看政府已发布政策（3）学校a.查询企业招聘信息b.组织校园网络招聘会c.推荐优秀学生（4）政府a.政策的查询b.企业审核4.2信息需求1)个人信息：学生ID，学生姓名，性别，学校，专业，学号，身份证号，手机号，邮箱2) 简历：简历ID ，姓名，住址，头像，手机号，邮箱，目标工作，教育经历，工作经历，个人技能，兴趣爱好，企业评价3) 职位：企业ID ，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限4) 话题圈：标签，主题，内容，评论，发布时间 5) 政策：政策序号，主题，内容6) 企业：企业ID ，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述7) 企业信息：包括企业ID ，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述 8) 人才信息：包括人才ID ，人才姓名，人才学历，年龄，性别，电话，email ，简介，职业方向，待遇期望9) 职位：企业ID ，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限10)评价信息：人才ID ，人才姓名，企业ID ，企业名称，评价内容，评价日期 ，招聘阶段11)提醒信息：信息编号，信息内容，时间，有效期12)学校信息：学校ID ，学校名称，学校介绍，学校地址，学校电话，学校邮编13)企业信息：包括企业ID ，企业名称，企业领导，企业电话，企业描述 14)职位：企业ID ，企业名称，职位名称，薪资待遇，学历要求，工作地址，福利待遇，职位描述，公司介绍，申请记录，招聘要求，联系方式，有效期限15)学生信息：学生ID ，学生姓名，学历，年龄，性别，电话，email ，简介，职业方向，待遇期望16)招聘会信息：招聘会ID ，学校ID ，招聘会名称，招聘会时间，招聘会要求，招聘会介绍17)政策：政策序号，主题，内容18)企业：企业ID ，企业名称，企业执照，企业电话5、 数据库设计5.1 概念结构设计Entities ：标签标签主题主题评论评论发布时间发布时间学生ID 学生ID 简历出生年月出生年月性别性别民族民族政治面貌政治面貌学校学校头像头像手机号手机号邮箱邮箱学校学校ID学校名称学校地址学校介绍学校电话学校邮编企业ID名称领导电话描述电话企业地址招聘会学校ID学校ID 招聘会ID招聘会ID 招聘会名称招聘会名称招聘会时间招聘会时间招聘会要求招聘会要求招聘会介绍招聘会介绍评价信息人才ID人才姓名企业ID企业名称评价内容评价时间招聘阶段评价ID 政策政策序号政策序号主题主题内容内容提醒信息信息编号有效期信息内容时间主题135.2数据库表及功能实现5.2.1表实现个人信息(User)：学生ID[UserID]，学生姓名[Name]，年龄[Age] ，性别[Sex] ，身份证号[PID] ，手机号[Phone] ，邮箱[Email]，住址[Address]，学历[Eucation]，学校[School]，专业[Major]企业（Company）：企业ID[CompanyID]，企业名称[CompanyName]，企业地[Address] ，企业领导[CEO]，企业电话[Phone] ，企业描述[Introduce]，企业执照[License]学校信息（School）：学校ID[SchoolID]，学校名称[SchoolName]，学校介绍[Introduce]，学校地址[Address]，学校电话[Phone]职位(Job)：职位编号[JobID]，企业ID[CompanyID]，职位名称[Jobname],类别[Class]，薪资待遇[Pay]，学历要求[BaseEdu]，职位描述[Introduce]，招聘要求[Require]，联系方式[Phone]，有效期限[KeepTime]简历(Reume)：简历ID[RID]，学生ID[UserID]，头像[PhotoID],目标工作[Fjob]，工作经历[Experience]，期望待遇[Pay]，简介[Introduce] 。