Springboot小微企业人才推荐系统s3h2o

Springboot小微企业人才推荐系统s3h2o

本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。

系统程序文件列表

项目功能:

用户,企业,岗位类型,岗位招聘,应聘信息,人才推荐

开题报告内容

Springboot小微企业人才推荐系统s3h2o开题内容报告

一、研究背景与意义

在当今市场经济中,小微企业作为经济的重要组成部分,面临着人才招聘的难题。传统的人才招聘方式耗时长、成本高,且难以精准匹配企业需求与人才能力。因此,构建一个高效、智能的小微企业人才推荐系统成为解决这一问题的关键。该系统旨在通过智能匹配技术,为企业推荐合适的人才,优化招聘流程,提高招聘效率,降低招聘成本,并促进小微企业的健康发展。

二、系统目标与功能

本研究旨在设计并实现一个面向小微企业的人才推荐系统,该系统需具备以下主要功能:

  1. 用户管理:设计并实现用户注册、登录、权限分配等功能,确保系统安全稳定运行。
  2. 企业信息管理:允许企业用户完善企业基本信息,包括企业简介、行业分类、规模等,为后续岗位招聘提供基础数据。
  3. 岗位类型设置:系统需支持灵活的岗位类型设置,以便企业能够根据实际情况发布不同类别的招聘岗位。
  4. 岗位招聘信息发布:提供便捷的岗位信息发布界面,支持企业详细描述岗位要求、薪资待遇、工作地点等信息,吸引合适的人才关注。
  5. 应聘信息管理:管理应聘者的信息,包括简历、求职意向等,为后续的人才推荐提供数据支持。
  6. 人才推荐:利用大数据分析和人工智能技术,对收集到的应聘信息进行深度挖掘和智能匹配,为企业推荐最合适的候选人。
三、技术选型与开发环境
  1. 技术选型
    • 前端:采用Vue.js框架,结合Element UI组件库,构建美观、响应迅速的用户界面。
    • 后端:使用Spring Boot框架,提供高效的Web服务,并简化数据访问层的开发。
    • 数据库:选择MyS
本教程为官方授权出品伴随着大数据时代的到来,作为发掘数据规律的重要手段,机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用,推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分,而且已经带来了真实可见的收益。目前,推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点,众多知名公司(如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等)都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来,懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。精心打造出了机器学习与推荐系统课程,将机器学习理论与推荐系统项目实战并重,对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述,并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练,为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供更好的学习平台。本课程主要分为两部分,机器学习和推荐系统基础,与电影推荐系统项目实战。第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解,涉及到各种重要概念和基础算法,并对一些算法用Python做了实现;第二部分以电影网站作为业务应用场景,介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现,并与各种工具进行整合互接,构成完整的项目应用。通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解,在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾,并且可以掌握基本算法,入门机器学习这一前沿领域,为未来发展提供更多的选择,打开通向算法工程师的大门。谁适合学:1. 有一定的 Java、Scala 基础,希望了解大数据应用方向的编程人员2. 有 Java、Scala 开发经验,了解大数据相关知识,希望增加项目经验的开发人员3. 有较好的数学基础,希望学习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
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