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目录
- 一、系统介绍
- 二、系统录屏
- 三、启动教程
- 四、功能截图
- 五、文案资料
- 5.1 选题背景
- 5.2 国内外研究现状
- 六、核心代码
- 6.1 查询数据
- 6.2 新增数据
- 6.3 删除数据
一、系统介绍
本项目编号：25011，题目为就业信息推荐系统
源码下载：https://download.csdn.net/download/qq_41464123/91546556
前端技术：Vue.js3
后端技术：Python + Django
数据库：MySQL8
二、系统录屏
三、启动教程
四、功能截图
五、文案资料
5.1 选题背景
随着全球经济的发展和就业市场的变化，就业信息推荐系统的需求日益凸显。当前，求职者在面对多样化的就业选择时，常常感到信息过载，难以找到与自身技能、兴趣和发展目标相匹配的职位。同时，企业在招募合适人才时也面临着寻找和筛选的挑战，传统的招聘方式往往效率低下，无法满足快速变化的市场需求。因此，开发一套智能化的就业信息推荐系统显得尤为重要。该系统可以通过对求职者的简历、职业倾向和市场需求的深度分析，运用大数据和人工智能技术，为求职者提供个性化的职位推荐，帮助他们更高效地找到理想工作。同时，系统还能够为企业提供精准的人才匹配服务，提高招聘效率。通过这样的系统，不仅可以提升求职者的满意度和成功率，也能为企业找到更合适的人才，从而推动整体就业市场的优化与发展。
5.2 国内外研究现状
当前国内外就业信息推荐系统的研究现状呈现出多样化和快速发展的特点。在国外，许多高校和企业已经建立了基于大数据和机器学习的就业推荐平台，这些平台通过分析求职者的历史数据、职业兴趣和市场需求，利用推荐算法提供个性化的职位匹配服务。此外，国外的研究还涉及社交网络分析，借助社交媒体数据来识别人才与职位之间的潜在关联，从而提升推荐的精准度和有效性。在国内，随着互联网技术的普及和移动应用的发展，就业信息推荐系统的研究和应用也逐渐增多，主要集中于基于用户行为分析的智能推荐和数据挖掘技术的应用。然而，相较于国外的成熟技术，国内在系统的智能化程度、数据源整合和用户体验设计等方面仍需进一步提升，未来的研究应加强算法优化和多维度数据分析，以提高推荐系统的实用性和用户满意度，从而更好地服务于日益复杂的就业市场。
六、核心代码
6.1 查询数据
@RequestMapping("/lists")public R list( GukeEntity guke){EntityWrapper<GukeEntity> ew = new EntityWrapper<GukeEntity>();ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( guke, "guke")); return R.ok().put("data", gukeService.selectListView(ew));}
6.2 新增数据
@RequestMapping("/add")public R add(@RequestBody GukeEntity guke, HttpServletRequest request){guke.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());//ValidatorUtils.validateEntity(guke);GukeEntity user = gukeService.selectOne(new EntityWrapper<GukeEntity>().eq("zhanghao", guke.getZhanghao()));if(user!=null) {return R.error("用户已存在");}guke.setId(new Date().getTime());gukeService.insert(guke);return R.ok();}
6.3 删除数据
@RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Long[] ids){gukeService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}
本文项目编号 25011，希望给大家带来帮助！