技术栈选择

后端使用Django框架，搭配Django REST framework构建API接口；前端采用Vue.js或React实现交互界面；数据库使用PostgreSQL或MySQL存储毕业生和岗位数据；推荐算法可选择协同过滤、内容推荐或混合推荐模型。

系统功能模块设计

毕业生信息管理模块：实现毕业生简历、技能标签、求职意向的录入与更新，支持多条件筛选。
企业岗位管理模块：提供岗位发布、技能要求匹配、薪资范围设置等功能，支持JSON格式数据交互。
智能推荐引擎模块：基于用户行为数据（如点击、收藏）和岗位特征，使用余弦相似度计算匹配度，公式为：
[
\text{similarity} = \frac{A \cdot B}{|A| \times |B|}
]
数据分析看板模块：通过Charts.js可视化推荐成功率、热门行业分布等数据。

数据模型设计

# 毕业生模型示例
class Graduate(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    skills = models.JSONField()  # 存储技能标签
    desired_salary = models.IntegerField()
    education = models.CharField(max_length=50)

# 岗位模型示例
class Job(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    required_skills = models.JSONField()
    company = models.ForeignKey('Company', on_delete=models.CASCADE)

推荐算法实现

采用基于内容的推荐方法，将毕业生技能与岗位要求进行向量化处理，通过TF-IDF加权计算相似度。Django视图层代码示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def recommend_jobs(graduate_id):
    graduate = Graduate.objects.get(id=graduate_id)
    jobs = Job.objects.all()
    # 向量化处理与相似度计算逻辑
    ...

部署与优化

使用Nginx+Gunicorn部署Django应用，Redis缓存高频访问数据；定期通过Celery异步任务更新推荐结果。性能优化包括数据库索引添加、查询语句批量处理。

测试与迭代

单元测试覆盖核心算法模块，A/B测试验证推荐效果；通过毕业生反馈持续调整权重参数，迭代推荐策略。

项目技术支持

前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx

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