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智能求职推荐系统

基于知识图谱和大语言模型的智能求职推荐系统，为求职者提供个性化岗位推荐和AI驱动的匹配分析。

🚀 系统特性

• 智能推荐: 基于知识图谱的多维度职位匹配
• AI分析: 集成DeepSeek大模型提供深度分析和建议
• 可视化展示: 使用ECharts展示推荐结果和知识图谱关系
• 现代化架构: 前后端分离，微服务设计
• 双数据库: MySQL关系数据库 + Neo4j图数据库

🏗️ 系统架构

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Vue.js 前端   │────│ Spring Boot后端 │────│   MySQL数据库   │
│  (Element Plus) │    │   (REST API)    │    │   (用户数据)    │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘││
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│ Python推荐服务  │    │  Neo4j图数据库  │    │  DeepSeek API   │
│  (推荐算法)     │    │  (知识图谱)     │    │  (AI分析)       │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

📋 功能模块

1. 求职者管理

• ✅ 个人简历录入和管理
• ✅ 技能、经验、偏好设置
• ✅ 期望薪资和工作地点配置

2. 企业岗位管理

• ✅ 岗位信息发布和编辑
• ✅ AI自动岗位分类
• ✅ 岗位数据同步到知识图谱

3. 智能推荐引擎

• ✅ 基于知识图谱的语义推荐
• ✅ 多因子匹配算法（技能、地点、行业、薪资）
• ✅ 推荐解释和理由生成

4. AI深度分析

• ✅ DeepSeek大模型集成
• ✅ 个性化匹配分析报告
• ✅ 职业发展建议生成

5. 可视化展示

• ✅ 推荐结果可视化界面
• ✅ 知识图谱关系展示
• ✅ 交互式图表和动画效果

🛠️ 技术栈

前端

• 框架: Vue 3 + Composition API
• UI库: Element Plus
• 图表: ECharts + Vue-ECharts
• 路由: Vue Router 4
• HTTP: Axios

后端

• 框架: Spring Boot 2.7
• 数据库: Spring Data JPA + Spring Data Neo4j
• API: RESTful Web Services
• 依赖注入: Spring Framework

数据存储

• 关系数据库: MySQL 8.0
• 图数据库: Neo4j (可选)
• 数据持久化: JPA + Cypher查询

AI服务

• 大语言模型: DeepSeek API
• 推荐算法: 自定义Python服务
• 数据分析: Pandas + NumPy

🚀 快速开始

环境要求

• Java 11+
• Node.js 16+
• Python 3.8+
• MySQL 8.0+
• Neo4j 4.4+ (可选)

安装步骤

1. 克隆项目

   git clone <repository-url>
   cd job-recommendation-system
   

2. 配置数据库

   # 启动MySQL
   sudo systemctl start mysql# 创建数据库
   mysql -u root -p -e "CREATE DATABASE job_recommendation"# 启动Neo4j (可选)
   neo4j start
   

3. 配置DeepSeek API

   # 编辑后端配置文件
   vim backend/src/main/resources/application.yml
   # 更新API密钥: sk-your-deepseek-api-key
   

4. 一键启动系统

   ./start-system.sh
   

5. 访问系统

   • 前端界面: http://localhost:8081
   • 后端API: http://localhost:8080
   • Python服务: http://localhost:5000

手动启动

如果需要手动启动各个服务：

# 1. 启动Python推荐服务
cd python-service
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python app.py &# 2. 启动Spring Boot后端
cd backend
mvn spring-boot:run &# 3. 启动Vue.js前端
cd frontend
npm install
npm run serve &

📊 系统监控

检查系统状态

./check-system.sh

查看实时日志

# 查看所有服务日志
tail -f logs/*.log# 查看特定服务日志
tail -f logs/backend.log
tail -f logs/frontend.log
tail -f logs/python-service.log

停止系统

./stop-system.sh

🎯 使用演示

1. 创建求职者档案

1. 访问 http://localhost:8081
2. 点击"员工简历录入"
3. 填写个人信息、技能、期望等
4. 点击"保存简历"

2. 发布岗位信息

1. 点击"企业岗位发布"
2. 输入职位详细信息
3. 系统自动进行AI分类
4. 数据同步到知识图谱

3. 获取智能推荐

1. 在简历页面点击"获取推荐"
2. 查看个性化推荐列表
3. 展开详细匹配分析
4. 查看AI生成的深度分析

4. 浏览知识图谱

1. 在推荐页面点击"显示知识图谱"
2. 交互式浏览实体关系
3. 理解推荐逻辑和关联性

🔧 配置说明

后端配置 (backend/src/main/resources/application.yml)

spring:datasource:url: jdbc:mysql://localhost:3306/job_recommendationusername: rootpassword: rootneo4j:uri: bolt://localhost:7687authentication:username: neo4jpassword: passwordpython-service:url: http://localhost:5000

前端配置 (frontend/src/config)

• API基础URL配置
• 路由和组件配置
• Element Plus主题配置

DeepSeek API配置

在 DeepSeekService.java 中更新您的API密钥：

private final String API_KEY = "sk-your-deepseek-api-key";

🧪 测试数据

系统启动时会自动加载示例数据：

• 职位数据: 8个不同行业和技能要求的职位
• 求职者数据: 3个不同背景的求职者档案
• 技能标签: Java、Python、前端开发等技术栈

📈 扩展开发

添加新的推荐算法

1. 在 RecommendationService 中实现新算法
2. 在 python-service 中添加算法API
3. 更新前端展示逻辑

集成其他大模型

1. 创建新的AI服务类
2. 实现统一的AI接口
3. 在配置中切换模型提供商

增加新的可视化

1. 在前端添加新的ECharts图表
2. 创建对应的数据处理API
3. 更新用户界面布局

🐛 常见问题

Q: 系统启动失败怎么办？

A:

1. 检查端口占用：netstat -tulpn | grep :8080
2. 查看错误日志：tail -f logs/backend.log
3. 确认数据库连接正常
4. 重新启动：./stop-system.sh && ./start-system.sh

Q: DeepSeek API调用失败？

A:

1. 检查API密钥是否正确
2. 确认网络连接正常
3. 查看API调用日志
4. 系统会自动降级到基础推荐

Q: Neo4j连接失败？

A:

1. Neo4j是可选组件，不影响核心功能
2. 检查Neo4j服务状态：neo4j status
3. 确认配置文件中的连接参数
4. 系统会自动回退到MySQL存储

Q: 前端页面无法加载？

A:

1. 检查Node.js版本：node --version
2. 重新安装依赖：cd frontend && npm install
3. 检查前端服务日志
4. 确认后端API服务正常

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