本文項目編號 $25011，文末自助獲取源碼$

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一、系統介紹

本項目編號：25011，題目為就業信息推薦系統

源碼下載：https://download.csdn.net/download/qq_41464123/91546556

前端技術：Vue.js3

后端技術：Python + Django

數據庫：MySQL8

二、系統錄屏

三、啟動教程

四、功能截圖

五、文案資料

5.1 選題背景

隨著全球經濟的發展和就業市場的變化，就業信息推薦系統的需求日益凸顯。當前，求職者在面對多樣化的就業選擇時，常常感到信息過載，難以找到與自身技能、興趣和發展目標相匹配的職位。同時，企業在招募合適人才時也面臨著尋找和篩選的挑戰，傳統的招聘方式往往效率低下，無法滿足快速變化的市場需求。因此，開發一套智能化的就業信息推薦系統顯得尤為重要。該系統可以通過對求職者的簡歷、職業傾向和市場需求的深度分析，運用大數據和人工智能技術，為求職者提供個性化的職位推薦，幫助他們更高效地找到理想工作。同時，系統還能夠為企業提供精準的人才匹配服務，提高招聘效率。通過這樣的系統，不僅可以提升求職者的滿意度和成功率，也能為企業找到更合適的人才，從而推動整體就業市場的優化與發展。

5.2 國內外研究現狀

當前國內外就業信息推薦系統的研究現狀呈現出多樣化和快速發展的特點。在國外，許多高校和企業已經建立了基于大數據和機器學習的就業推薦平臺，這些平臺通過分析求職者的歷史數據、職業興趣和市場需求，利用推薦算法提供個性化的職位匹配服務。此外，國外的研究還涉及社交網絡分析，借助社交媒體數據來識別人才與職位之間的潛在關聯，從而提升推薦的精準度和有效性。在國內，隨著互聯網技術的普及和移動應用的發展，就業信息推薦系統的研究和應用也逐漸增多，主要集中于基于用戶行為分析的智能推薦和數據挖掘技術的應用。然而，相較于國外的成熟技術，國內在系統的智能化程度、數據源整合和用戶體驗設計等方面仍需進一步提升，未來的研究應加強算法優化和多維度數據分析，以提高推薦系統的實用性和用戶滿意度，從而更好地服務于日益復雜的就業市場。

六、核心代碼

6.1 查詢數據

    @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 新增數據

    @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("用戶已存在");}guke.setId(new Date().getTime());gukeService.insert(guke);return R.ok();}

6.3 刪除數據

    @RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Long[] ids){gukeService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}

本文項目編號 25011，希望給大家帶來幫助！