《基于python的就业系统设计与实现》开题报告1900字

基于python的就业推荐系统设计与实现开题报告文献综述1.文献综述在国内的相关研究中，张玉叶（2019）指出大数据时代的推荐系统可以帮助用户从海量信息中高效地获取自己的潜在需求,是大数据在互联网领域的典型应用，他介绍了利用Python语言实现的一个基于物品的协同过滤算法推荐系统,给出了系统的基本架构,系统的具体实现过程及相应代码。王艳和蒋凌迪（2020）开发了一款基于Python语言整合了京东,淘宝,亚马逊等购物平台礼品信息的个性化礼物推荐系统.实践表明,该系统整合了多个购物平台的礼品信息,并提供个性化智能推荐,为用户购买礼物提供了更多的方便和选择。关鑫洁，黄思奇（2020）等人为了便于求职者和招聘单位更精准地把握当前就业市场的变化与需求,提出了基于Python语言的求职信息采集分析系统,利用Scrapy分布式爬虫获取招聘信息,利用数据挖掘技术分析求职者意向,最后将数据清理并格式化后进行可视化展示。崔金一（2019）为了能够更看到更优质的影片,同时也可以推动推荐算法快速发展.推荐系统是解决在海量信息中获取用户想得到数据的利器,给用户带来良好的体验.本文是基于协同过滤算法,通过python语言来搭建的影片推荐系统。在国外MHikmatyar，Ruuhwan（2020）的研究中使用Python编程语言和MySQL数据库在基于桌面的图书馆中生成图书搜索推荐系统。推荐系统旨在减少获取所需参考书的错误。搜索过程中产生的信息符合用户需求，因此可以缩短书籍搜索时间。图书搜索推荐系统使用基于用户的协同过滤方法，该方法基于一个成员与另一个成员的相似性，基于借阅模式，借阅模式根据所搜索图书的主题进行分组。ZAbbasi-Moud（2021）设计了旅游推荐系统，，该系统提取用户的偏好，以提供个性化的推荐。为此，用户对旅游社交网络的评论被用作提取其偏好的丰富信息源。然后，对评论进行预处理、语义聚类和情感分析，以检测游客的偏好。利用所有用户对景点的聚合评论来提取这些兴趣点的特征。最后，在所提出的推荐系统中，将用户的偏好与景点的特征进行语义比较，以向用户推荐最匹配的兴趣点。2.选题目的和意义当下大学生的就业问题是备受关注的，随着社会的发展以及科技技术的不断进步，对科技人才的需求也越来越高。普通的大学毕业生如果没有很好的专业条件往往面临着严峻的就业问题。而且现今高校是国家的人才储备源之一。因此社会招聘对高校毕业生的要求是越来越高。甚至有时候会出现大学生毕业即失业的现象。对于大学生在高校中的学习情况是难以掌控的，所以许多大学生在高校的专业学习并不很理想，能够真正在高校学习过程中取得专业上的成就的人少之又少。而这类人往往在毕业后不知所措，不知道自己应该往什么方向进行择业。此外，虽然学校提供双选会活动，让即将毕业的学生进行用人单位的招聘，但是其根本在于学生不知道自己该如何选择，因此即使给出选项也无从下手。现今网络科技也逐渐成熟，网络上各类的招聘网站油然而生，但是这些网站对于社会上的招聘相对较为友好，当下大学生本身的专业技能与社会中的人士比较是十分滞后的，很难与大家进行竞争。基于上述的种种问题，本文设计开发基于python的就业推荐系统，便于大学生定位自己喜欢的行业，并且在本系统中可以进行各类行业的求职，同时用户可以通过各类数据分析掌握当前的行业走势，根据自身的需求进行职位的投递。3.研究方案（框架）第一章主要介绍系统的设计来源以及相关的背景，然后对所选的课题进行研究分析，通过研究分析来清晰的定位系统设计，从而体现系统的实际应用价值与意义，最后对本文进行体系结构的描述。第二章主要介绍python就业推荐系统在实际的实现过程中使用了那些技术，通过对这些技术的介绍，然后解释使用这些技术的目的和意义，了解使用这些技术所带来的优势。第三章是系统的需求分析，通过市场的调研已经了解到了很多系统相关的数据，然后通过需求的分析，定位系统的功能需求，便于后面的系统功能设计，此外对系统的非功能性需求进行分析，主要目的在于系统实际设计完成后，不仅实现功能的运行，同时满足用户的使用体验。第四章是系统的详细设计部分，在这个部分中不仅仅涉及系统的功能开发设计，还对系统的数据库进行设计说明，通过ER图设计与数据表的结构描述，来体现系统中的数据设计。第五章则是整个系统的实现部分,而这个部分主要从前后台分开进行完成,其中在后台引用大量的图形化技术做数据分析。第六章是系统的测试部分，主要通过对系统的环境以及配置进行兼容的测试，然后对系统中的功能进行用例描述，主要避免系统交付时出现差别。所以先通过测试来验证系统的完整度。第七章是系统的最后总结，对系统设计过程中的重点进行总结并将学到的东西继续延伸，对未来发展进行展望，最后进行个人的致谢。4.进度计划2022年x月—2022年x月搜集查找资料，确定论文题目2022年x月—2022年x月确定论文题目，向老师提交