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毕业设计

(论文)题目

高校就业创业信息管理系统设计

一、 毕业论文课题综述或毕业设计说明书

1.1研究现状

一份应聘简历含有应聘者的基本信息、经历以及个人能力的简述。每一份简历都具备一定的信息量。现今，信息传播速度较快、传播平台较多，一则应聘消息可以通过报刊、官方公众媒体、招聘中介、招聘平台、校招、人才市场招聘等多种方式加以传播。多渠道招聘信息的传播有利于企业寻找到最适合的人选，然而招聘部门收到的简历量也有了较大幅度的增加。因此，在大量简历中如何快速、有效找到最符合某职位的人员是对应聘部门工作人员的新要求[1]。显然，若是人工一份份阅读，是最传统较为浪费资源的方式。如果结合一定的算法设计一个可以筛选指定内容有关的简历便可缩减招聘部门一定的工作量。

1.2主要问题

临近毕业季，毕业生们身边开展着各种校园招聘会、人才市场招聘以及各种网络平台的招聘。面对各个渠道提供的各种企业岗位，很多毕业生选择海投简历，这种方式无疑是工作量大、效率最低的。对于企业而言，面对众多格式不一、各具特色的简历，必须需要筛选简历找到最合适的人选。若人工一份份工阅读，必然造成一定的资源浪费，且效率较低。因此，对于企业，若能够对一份简历进行有效数据进行筛选提取，便可筛掉一部分不符合岗位需求的求职者，提高一定的工作效率节省一定的资源；对于求职者，若清楚各企业的岗位的要求，便不必海投简历，省去时间精力，应聘也有一定的方向。

1.3拟解决的主要问题及意义

就业和创业作为高校的一项重要工作，其数据准确和效率高低得到了很多高校的关注，随着计算机网络和 Internet 的普及，运用先进的信息管理系统及其软件开发平台，对就业和创业信息进行科学化和网络化管理，己经成为高校信息化管理的一个趋势和重要组成部分。

高校毕业生是我国人力资源组成的核心,是建设小康社会、实现国家现代化建设人才的生力军。在我国不断扩大高等教育规模的形势下,高校毕业生日益增加。因此,人才需求的目标出现了种种问题:高校毕业生就业资源多,但就业率低;企业单位人力资源紧缺却招不到合适的人才,岗位人才流动性频频增加,形成岗位无人的问题。基于这样的实际情况,我国人力资源管理等相关部门提出针对大学生就业创业的一系列政策和就业信息管理平台建设,把企业单位资源分配率和高校毕业生的资源有效地结合起来,就此提高我国高校毕业生的就业率,降低我国人力资源分配不均匀的缺陷。

二、 本题的主要内容

本系统采用SSM框架和MySQL数据库,B/S技术架构。提供招聘信息发布功能，本校工作人员可以选择直接发布或通过给招聘单位提供一个账号，允许招聘单位远程发布招聘职位信息，招聘进度信息等。提供招聘信息管理功能，本校工作人员可以管理招聘信息，学生可以查询招聘信息，了解招聘进度。提供创业孵化信息管理功能，结合本校实际需求，管理学生创业大赛信息，创业交流合作信息等 。提供就业、创业信息跟踪管理功能，能生成校友联系档案，方便工作人员管理校友就业及联系信息，学生可以远程实时更新创业信息，工作人员可以管理，查询学生的创业信息，并可根据需求提供创业帮带管理功能。

三、 完成期限和采取主要措施

完成期限：

2019年11月1~2019年11月3日：毕业选题

2019年11月4日~2019年11月10日：布置毕业设计任务要求

2019年11月11日~2019年12月11日：熟悉课题、需求分析、界面设计

2019年12月21日~2020年1月20日：程序设计

2020年1月21日~2020年2月20日：程序调试

2020年2月21日~2020年3月20日：编写毕业设计说明书

采取的主要措施：

提供招聘信息发布功能，本校工作人员可以选择直接发布或通过给招聘单位提供一个账号，允许招聘单位远程发布招聘职位信息，招聘进度信息等。

提供招聘信息管理功能，本校工作人员可以管理招聘信息，学生可以查询招聘信息，了解招聘进度。

提供创业孵化信息管理功能，结合本校实际需求，管理学生创业大赛信息，创业交流合作信息等 。

提供就业、创业信息跟踪管理功能，能生成校友联系档案，方便工作人员管理校友就业及联系信息，学生可以远程实时更新创业信息，工作人员可以管理，查询学生的创业信息，并可根据需求提供创业帮带管理功能。

四、主要参考文献书目

[1]江志祥. 智能简历解析系统的研究与实现[D].北京邮电大学,2009.

[2]王思力. 面向大规模信息检索的中文分词技术研究[D].中国科学院研究生院（计算技术研究所）,2006.

[3]朱扬勇,孙婧.推荐系统研究进展[J].计算机科学与探索,2015，9（5）：516-517.

[4]余战秋. 中文分词技术及其应用初探[J]. 电脑知识与技术,2004,(32):81-83.

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[7]廖开际,杨彬彬. 基于加权语义网的文本相似度计算的研究[J]. 情报杂志,2012,31(07):182-186.

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[9]Li Xie,Wenbo Zhou,Yaosen Li. Application of Improved Recommendation System Based on Spark Platform in Big Data Analysis[J]. Cybernetics and Information Technologies,2016,16(6):246-247.

[10]沈斌. 基于分词的中文文本相似度计算研究[D].天津财经大学,2006.

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[14] 夏火松.物流管理信息系统[M].北京:科学出版社,2007.

[15]朱扬勇,孙婧.推荐系统研究进展[J].计算机科学与探索,2015，9（5）：516-517.

五、审核意见：

指导教师意见：

系领导审查意见：