基于SpringBoot与协同过滤的就业推荐系统设计与实现

随着高校毕业生人数逐年增加，就业市场竞争日趋激烈，如何高效匹配毕业生与合适岗位成为重要课题。本文设计并实现了一个基于SpringBoot框架和协同过滤算法的就业推荐系统，旨在为计算机专业毕业生提供个性化的职位推荐服务。系统采用B/S架构，结合MySQL数据库进行数据存储，通过协同过滤算法分析用户行为数据，实现精准的岗位推荐。

系统主要功能模块包括用户管理、企业信息管理、岗位发布与管理、简历投递、智能推荐及数据统计。用户分为求职者和管理员两类角色：求职者可注册登录、完善个人信息、上传简历、浏览和搜索岗位、接收个性化推荐；管理员负责用户审核、企业信息管理、岗位数据维护及系统监控。

在技术实现上，后端采用SpringBoot框架简化开发流程，整合Spring MVC、Spring Data JPA和Spring Security，提高系统安全性和可维护性；前端使用Thymeleaf模板引擎和Bootstrap框架构建响应式界面；推荐模块核心采用基于用户的协同过滤算法，通过计算用户间的相似度，为目标用户推荐相似用户感兴趣的岗位。算法流程包括数据收集、相似度计算、邻居选择及推荐生成四个步骤，有效提升推荐准确度。

系统测试结果表明，该就业推荐系统运行稳定，响应速度快，推荐结果符合用户预期。通过引入协同过滤技术，系统能够动态适应用户偏好变化，显著提高求职效率。未来可进一步集成更多机器学习算法，如基于内容的推荐或混合推荐模型，以增强系统的智能化水平。