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1. 研究目的与意义（文献综述）
在我国高等教育进入大众化的时代，大学生就业面临着前所未有的竞争和挑战。教育部发文称：2020届高校毕业生预计874万人！对比2019年增加了40万人，受经济下行压力和疫情影响，预计今年上半年高校毕业生将面临更加复杂、严峻的就业形势。应届毕业生人数连年上升，就业机会紧张，大学生就业难是不争的事实。
大学生在就业基本意向的选择上，公务员、事业单位、名企、继续深造、出国、创业等不同就业途径都成为大学生选择的热门，新时代大学生不再拘泥于稳定而体面的“铁饭碗”。然而，我国各所高校的毕业生就业工作目前尚不足以为每名学生提供一对一的就业指导和就业推荐，绝大部分高校的网络就业平台仅提供企业招聘信息发布的功能，无法向毕业生提供信息推荐的功能。虽然就业平台上有海量的招聘信息，但对于还处在学生阶段尚未踏入社会的大学生来说，想要快速有效的找到符合自己意愿、兴趣的工作也只是看似简单而已。为适应新时代国家关于大学生就业服务的要求，快速精准地帮助大学生从大量的招聘信息中筛选、过滤，找到适合自己的招聘信息，急需一个专业的就业推荐系统。
现今由于互联网的飞速发展、信息大规模增长、海量数据，人们获得有效信息成为了一个难题。因此，个性化推荐系统成为了现今互联网软件发展的一个热点。个性化推荐系统能帮助用户在浩瀚无垠的信息大海中快速地寻找到有效信息，满足用户的个性化需求。就业推荐系统是个性化推荐系统在就业服务领域中的实际运用，它能够挖掘学生的兴趣爱好、职业需求等信息，通过特定的算法，训练出高可靠、高准确性的模型，从而能够通过以学生兴趣作为输入，输出就业推荐的建议。
2. 研究的基本内容与方案
2.1基本内容
基于python，使用网络爬虫技术，对就业信息网站进行信息爬取，进行数据预处理，对处理过后的数据进行建模，分析其相似度，采用推荐算法对其进行分析，根据毕业生的求职意向，得出推荐方案，展示给用户，实现职位的智能推荐。
3. 研究计划与安排
2020/1/13——2020/2/28 确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告
2020/3/1——2020/3/8 系统需求分析
4. 参考文献（12篇以上）
[1] 大学生信息管理及就业预测系统的设计与实现. 张亚杰. 电子科技大学，软件工程，2019
[2] 高校毕业生就业推荐问题与算法研究. 尹传城. 山东师范大学，计算机软件与理论，2016
[3] 高校毕业生就业推荐系统的设计与开发. 吴迪. 大连理工大学，计算机应用技术，2010
