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一、选题背景与意义
在当今数字化时代，就业市场发生了巨大变化。一方面，求职者面临着海量职位信息，筛选难度极大。据统计，求职者平均需浏览超200条岗位信息，才能找到少数几个适配岗位，耗费大量时间与精力，精准度却极低。另一方面，企业在招聘时也困难重重，从众多简历中筛选合适人才犹如大海捞针，招聘周期被拉长，人力与时间成本大幅增加。
与此同时，大数据与人工智能技术迅猛发展，为解决这一难题带来曙光[1]。通过收集、分析求职者的学历、专业、工作经验、技能特长，以及企业的岗位要求、薪资待遇、发展前景等多维度数据，能够构建精准的岗位匹配模型。基于此，本研究旨在探索基于大数据的岗位推荐系统的设计与实现，分析其技术可行性，并评估其在实际应用中的价值与意义[2]。
（一）国内研究现状
在国内，岗位推荐系统研究与应用成果颇丰，具体的研究现状情况如下描述所示[3]。智联招聘依托大数据构建用户画像与岗位标签体系，借规则引擎进行初步推荐，一定程度上提升了人岗匹配效率，但人工标注数据影响精准度提升[4]。BOSS直聘利用实时聊天功能，收集求职用户互动数据优化推荐策略，增强了交互体验，不过多源数据融合难题亟待攻克。此外，一些高校和科研机构运用 Hadoop 构建招聘数据仓库，存储海量岗位与人才数据，并利用 Spark 实现职位与简历并行匹配，大幅提升处理速度。目前岗位推荐系统在实际应用方面，菜鸟无忧 AI 选岗系统整合海量招聘信息源，凭借智能推荐算法精准匹配岗位，帮助求职者高效筛选合适工作。普陀区的“1 号求职机”依托“龙门就业大模型”，结合面部识别技术，为居民提供家门口的精准岗位推荐，极大地便利了本地求职[5]。
（二）国外研究现状
国外在岗位推荐系统研究与应用方面成果斐然，具体的研究现状情况如下描述所示。LinkedIn 作为全球知名职业社交平台，运用图神经网络（GNN）搭建求职者与职位关系网络，借助 Job2Vec 模型，融合求职者技能、经验、人脉关系及岗位需求等多维度数据，极大提升推荐精准度；还通过分析用户行为、兴趣及职业背景，为用户精准推送适配岗位。Indeed 平台运用 BERT 自然语言处理技术，深度挖掘简历与职位描述的语义特征，精准识别技能、经验等语义关联，优化岗位与人才的匹配效果[6]。除此之外，众多国外高校与科研机构积极投身相关研究，利用 Hadoop 搭建招聘数据仓库，存储海量岗位与人才数据，并借助 Spark 实现职位与简历并行匹配，大幅提高数据处理速度。一些招聘网站还采用协同过滤算法，依据求职者过往浏览、申请行为，为其推荐相似职位或关联企业。
（三）选题目的和意义
岗位推荐系统的选题目的，将从四个方面进行具体的体现。一是解决招聘市场信息匹配低效问题，缓解求职者“投岗难”与企业“招才难”的供需矛盾，减少双方时间与精力成本；二是借助数据技术提升推荐精准度，突破传统人工筛选或简单关键词匹配的局限，通过分析用户与岗位多维度数据实现个性化推荐；三是优化用户与企业双端的招聘求职体验，为求职者提供契合自身需求的岗位相关的信息，为企业高效筛选适配人才，助力企业岗位招聘流程数字化升级；四是顺应行业发展趋势，探索人工智能在人力资源领域的实践应用，为后续相关系统优化与功能拓展提供参考，推动招聘行业智能化发展。
二、研究内容与目标
（一）研究内容
本课题旨在打造一个基于Hadoop的岗位推荐系统，综合考量当前用户岗位推荐应聘需求，结合自身计算机知识，决定选用Java语言编写系统功能模块。通过Spring Boot框架编码后台功能，运用Vue框架渲染交互页面，塑造流畅用户体验。在岗位推荐上将在代码层面使用协同过滤算法进行推荐，在岗位数据分析上，将实现可视化面板展示数据信息，具体通过Echarts技术进行实现。系统设置用户、企业与管理员三类角色。在系统功能层面，系统成功实现岗位信息、简历投递等核心模块。
本岗位推荐系统采用 B/S 架构设计，适配当下求职者便捷访问需求。通过分析市面同类系统的优缺点，明确将岗位信息整合与简历投递功能作为核心模块：前者确保岗位数据实时更新、分类清晰，后者简化投递流程、支持进度追踪。系统在功能设计上兼顾完备性与差异化优势，同时强化数据加密与权限管理，最终为用户提供安全可靠、操作高效、体验便捷的个性化岗位推荐服务，切实解决求职过程中的核心痛点。
（二）设计方案
岗位推荐系统的设计思路主要围绕提高岗位推荐效率、优化用户就业流程来操作展开。设计过程中需要考虑的关键点包括需求分析、系统结构设计、功能设计、数据库设计、用户权限管理、系统安全设计等方面来进行设计。
1.‌需求分析‌：首先进行软件需求分析，明确岗位推荐系统需要满足哪些实际需求，如登录、岗位信息、简历投递、面试邀请等功能模块。这些功能模块的设计应基于岗位推荐的需求，确保系统能够覆盖岗位推荐的各个方面‌。
2.‌系统结构设计‌：在总体设计中，需要进行系统总体结构设计、系统数据结构设计、系统功能设计和系统安全设计等。这包括确定系统的整体架构、数据库的设计、各个功能模块的实现方式以及系统的安全策略‌。
3.‌功能设计‌：根据需求分析的结果，设计系统的具体功能，如预订房间、预订信息查询、房间查询等。这些功能应支持精准查询和模糊查询，确保工作人员能够高效地管理岗位和企业信息‌。
4.‌数据库设计‌：选择合适的数据库系统（如MySQL），并设计数据库结构，以存储岗位信息等数据库表。数据库设计应考虑到数据的完整性、一致性和可扩展性‌。
5.‌用户权限管理‌：实施两级用户管理模式，为管理员用户分配不同的权限，确保数据安全，同时满足不同用户的需求‌。
6.‌系统安全设计‌：考虑系统的安全性，包括数据加密、访问控制、错误处理等，以确保只有授权人员才能访问敏感信息，防止数据泄露‌。
通过上述设计思路，可以构建一个功能完善、安全可靠的岗位推荐系统，从而提高岗位推荐效率和服务质量。
基于Hadoop的岗位推荐系统功能结构图如图1所示。

图1 系统功能结构图
（三）研究目标
岗位推荐系统开发的研究目标，将从四个方面来进行描述分析。一是提升推荐精准度，通过分析用户技能、工作经验、求职偏好与岗位要求的匹配度，减少无效推荐，让用户快速接触适配岗位；二是增强用户体验，实现个性化推荐展示，支持用户自定义推荐偏好，同时优化系统响应速度，确保推荐结果实时更新；三是提高招聘效率，帮助企业缩短人才筛选周期，将符合岗位需求的候选人优先推送，降低企业招聘成本；四是保障系统稳定性与可扩展性，能适配不同规模企业的招聘需求，且可随业务发展迭代推荐算法，适应市场变化与用户需求升级。
三、研究方法与手段
（一）研究方法
（1）文献研究法，通过知网、维普、谷歌学术等多个渠道，搜集岗位推荐系统的设计与实现相关文献研究，了解已有的研究思路和方法，为后续深入探究岗位推荐系统，提供一定的理论依据。
（2）案例分析法，通过专门针对岗位推荐系统进行分析，结合类似的系统进行分析对比，并进一步在建立岗位推荐系统进行综合分析，深入了解岗位推荐系统的设计与实现，为如何有效提升适合岗位推荐系统，提出有针对性的对策建议。
（3）定性分析法。通过对文献的研究，运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，理解SpringBoot框架的原理及技术，从而熟悉系统中各个功能模块之间的关系,掌握系统的工作原理及其本质。
（4）验证研究法。熟悉了基于SpringBoot框架的原理和技术，在研究过程中排除个人的价值判断，以实际开发测试结果来证明问题，验证所学与所得的正确性。
（二）设计手段：
（1）在该岗位推荐系统的开发阶段，将以 Intellij IDEA 作为核心开发工具，搭配适配的插件与组件，高效推进岗位信息整合、简历投递等功能模块的编码与调试工作，保障各模块开发质量与进度，为系统后续测试与上线奠定基础。
（2）在计算机项目开发全流程中，设计工具将常用到Visio来绘制流程图、时序图以梳理业务逻辑，用Axure RP制作高保真原型来可视化产品功能与交互流程，数据库设计则依赖Navicat Data Modeler来构建ER图，明确表结构、字段关系及约束条件。
（3）在岗位推荐系统的功能模块设计环节，为验证各模块实际运行效果，将采用黑盒测试法开展功能测试。该方法无需关注模块内部逻辑，仅通过输入预期数据、检测输出结果，判断岗位信息整合、简历投递等功能是否符合需求，保障系统功能可用性。
（4）计算机项目开发中，系统功能设计方法涵盖多种实用策略：结构化功能设计以“自顶向下、逐步分解”为核心，通过模块化拆分将复杂系统拆解为独立功能模块，明确模块间接口与职责，常用流程图、结构图辅助；面向对象设计则基于类、对象、继承等概念，将功能与数据封装为对象，通过用例图、类图描述交互关系，强调功能的复用性与扩展性；原型法通过快速构建可交互原型，在与用户迭代沟通中完善功能细节，适合需求模糊的场景。
四、参考文献
[1]郝雅如.基于人力资源大数据的岗位智能匹配算法研究[D].内蒙古科技大学,2025.DOI:10.27724/d.cnki.gnmgk.2025.000141.
[2]彭超云,姚渺波,曾东晨. 基于BERT模型的人岗匹配混合推荐系统研究[J].信息记录材料,2025,26(04):236-238.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2025.04.011.
[3]柳家栋.基于深度强化学习的知识图谱就业岗位推荐算法研究及应用[D].河南财经政法大学,2024.DOI:10.27113/d.cnki.ghncc.2024.000236.
[4]李娜.基于深度学习和知识图谱的岗位推荐研究[D].武汉科技大学,2024.DOI:10.27380/d.cnki.gwkju.2024.000775.
[5]刘飘,程栋桧,高琪琪,等. 基于大数据岗位分析推荐系统[J].智能城市,2021,7(16):13-14.DOI:10.19301/j.cnki.zncs.2021.16.006.
[6]Wang S . Social network analysis enhances job recommender system - PageRank algorithm in the field of employment[J].Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering,2025,25(4):3210-3223.