作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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文末获取源码 

项目编号：2024-2025-BS-AI-008

一，环境介绍

语言环境：Java:  jdk1.8

数据库：Mysql: mysql5.7

应用服务器：Tomcat:  tomcat8.5.31

开发工具：IDEA或eclipse

开发技术：SpringBoot+Vue+Python脚本服务+K-Means算法

二，项目简介

随着就业难度的增加，越来越多的毕业生涌入各大招聘网站求职，而目前各专业招聘网站难以讯速的用户特征为用户快速匹配相应的职位。本课题主要研究如何使用K-Menas聚类算法，来为高校学生提供一个有效的就业平台，使得用户可以在平台快速匹配到适合的职位信息。

本次研究开发的基于K-Means的高校学生就业系统，使用K-Means聚类算法，提取求职人员的个人特征进行人员分类，同时将相应的职位进行分类，根据同类人群建模进行推荐，将相似的岗位推荐个人。同时系统完成了个人在线投递简历，在线求职，维护个人简历信息的功能。为平台管理员提供了用户管理，企业管理，职位管理，应聘记录管理等相关功能，并提供了数据统计分析报表功能。在技术上采用SpringBoot框架完成就业系统的后台整体构建，使用Vue完成系统的前端页面构建，使用异步交互的方式完成前后端的数据交互处理。系统功能完整，结构灵活，通过K-Means聚类算法有效的为用户进行了岗位的智能推荐，提升了岗位匹配率，具有一定的社会意义。

本课题所开发的系统在整体上采用多层架构设计，通过分层将不同职责的组件进行拆分，封装到对应的层次中去，通过接口完成层与层之间的信息交互与调用。同时为了有效将数据显示和数据业务处理进行分离，采用MVC设计模式，通过Controller来作为数据请求和响应处理的组件，降低了前后端的耦合度。

三，系统展示

在高校学生就业系统的设计中，客户的操作功能被精心规划以优化用户体验，具体功能如下：

（1）注册登录：用户需完成在高校学生就业系统中进行账号注册，通过验证后即可登录系统，使用在线求职等功能。

（2）岗位浏览：求职者可以根据岗位分类来进行岗位查看，也可以根据岗位或公司名字关键字来进行全文搜索。

（3）岗位推荐：系统根据用户投递简历的记录数据，根据K-Means聚类算法来寻找相似用户投递的岗位数据为用户进行推荐。

（4）在线求职：求职用户浏览招聘岗位后，可直接在线提交简历，企业将收到申请并进行审核。

（5）个人中心：求职用户登录后可访问个人中心，维护基本信息、简历及求职记录，便于统一管理。

企业用户的主要功能如下：

（1）注册登录：企业需完成平台账号注册并通过认证，登录后即可发布和管理招聘信息。

（2）岗位管理：企业可在线创建、编辑和发布招聘岗位，实时更新职位需求。

（3）招聘管理：企业可查看、筛选和管理收到的求职申请，优化招聘流程。

（4）求职管理：企业可以查看求职记录并进行相应的审核操作，并可以查看个人的简历数据信息。

（5）企业信息管理：企业可维护和更新公司简介、联系方式等基本信息，确保招聘信息准确可信。

后端管理员的操作功能涵盖以下几个方面：

（1）管理员身份验证与登录：作为平台管理的入口，管理员需通过专属的登录界面进行身份验证，仅当登录成功后，方可解锁并执行后续的管理操作，这一流程确保了平台管理的安全性与权威性。

（2）岗位管理：平台企业发布的岗位数据，管理员也有权限进行维护。

（3）企业管理：对所有注册的企业数据进行维护，可以实现数据导出下载。

（4）用户管理：对所有注册的求职者用户进行数据维护，可以实现数据导出下载。

（5）求职管理：对所有求职的数据记录进行维护，可以实现数据导出下载。

（6）简历管理：对所有用户的简历数据进行查看、筛选和维护，可以实现数据导出下载。

（7）公告管理：可以发布平台的相关公告。

（8）字典管理：可以对平台的数据字典进行数据管理。

（9）角色管理：角色是权限的集合，管理员可以为不同的角色分配不同的权限以示区别。

（10）统计报表：采用图形化数据报表进行数据展示，直观的表现出各类岗位求职情况，以方便进行分析。

这些功能的实现不仅体现了对平台管理的深度理解，也融入了先进的计算机科学与管理理念，为求职招聘平台的可持续发展奠定了坚实基础。

四，核心代码展示

五，相关作品展示

基于Java开发、Python开发、PHP开发、C#开发等相关语言开发的实战项目

基于Nodejs、Vue等前端技术开发的前端实战项目

基于微信小程序和安卓APP应用开发的相关作品

基于51单片机等嵌入式物联网开发应用

基于各类算法实现的AI智能应用

基于大数据实现的各类数据管理和推荐系统