隨著高校畢業生數量逐年增加，就業市場競爭日趨激烈，傳統的求職方式已難以滿足學生個性化、精準化的職位匹配需求。為此，本研究設計并實現了一套集成了Hadoop大數據平臺、數據可視化、網絡爬蟲、協同過濾推薦算法以及智能AI大模型的高校畢業生智能職位推薦系統。該系統旨在通過先進的技術手段，為畢業生提供高效、精準、個性化的職位推薦服務，同時為高校就業指導工作提供數據支持和決策參考。

一、 系統總體架構

本系統采用分層架構設計，主要包括數據采集層、數據存儲與處理層、智能推薦層和應用展示層。

1. 數據采集層：利用網絡爬蟲技術，實時、定向地從各大招聘網站、企業官網等公開渠道爬取海量職位信息。爬蟲模塊具備高效、穩定、可配置的特點，能夠智能識別并提取職位名稱、公司信息、薪資范圍、任職要求、工作地點等關鍵字段。系統通過接口或數據導入方式，整合高校內部的學生基本信息、學業成績、技能證書、實習經歷、求職意向等數據。
2. 數據存儲與處理層：作為系統的核心，采用Hadoop分布式框架構建大數據處理平臺。爬取和采集的原始數據（預計初始數據集規模上萬條，并持續增長）存儲于HDFS分布式文件系統中。利用MapReduce編程模型或Spark計算引擎對原始數據進行清洗、去重、格式標準化和初步分析，處理非結構化與半結構化數據，為上層分析推薦提供高質量的數據基礎。處理后的結構化數據可存儲于HBase或數據倉庫中。
3. 智能推薦層：這是系統的“大腦”。基于協同過濾推薦算法，通過分析海量用戶（畢業生）的歷史行為數據（如瀏覽、收藏、投遞記錄）和項目（職位）屬性，計算用戶之間或職位之間的相似度，從而為目標用戶推薦其可能感興趣的職位。為進一步提升推薦的精準度和深度理解能力，本系統創新性地集成了智能AI大模型（如經過微調的開源大語言模型）。大模型能夠深度解析職位描述中的復雜語義信息（如技能要求、公司文化傾向）和學生的簡歷文本，進行更細膩的特征提取與語義匹配，理解潛在需求，甚至生成個性化的求職建議或簡歷優化提示，實現超越傳統協同過濾的智能推薦與交互。
4. 應用展示層：面向畢業生用戶，提供友好的Web或移動端交互界面。系統將推薦結果、職位詳情、匹配度分析等以直觀的形式呈現。關鍵亮點在于集成了數據可視化模塊，利用ECharts、D3.js等工具，將行業需求趨勢、薪資分布、技能熱度、個人競爭力雷達圖等以圖表、儀表盤的形式動態展示，幫助畢業生宏觀把握就業市場，明確自身定位。為管理員（如高校就業中心）提供后臺管理、數據統計、報告生成等功能。

二、 核心實現技術

1. Hadoop生態應用：HDFS保障了海量招聘數據與學生數據的安全可靠存儲；MapReduce/Spark實現了高效的數據批處理與特征計算，為推薦算法提供實時或離線的數據支持。
2. 混合推薦策略：結合基于用戶的協同過濾、基于項目的協同過濾以及基于內容的推薦，并引入AI大模型的語義理解能力，形成混合推薦模型，有效緩解數據稀疏性和冷啟動問題，提高推薦覆蓋率和準確性。
3. 智能AI大模型集成：利用預訓練的大語言模型，通過Prompt工程或微調（Fine-tuning）技術，使其適配職位推薦場景。模型能夠完成：職位信息摘要、技能關鍵詞增強提取、簡歷與職位描述的多維度匹配度評分、生成推薦理由及個性化求職建議等任務。
4. 動態數據可視化：前端與后端數據處理結果聯動，實現可視化圖表的動態更新與交互查詢，使數據洞察一目了然。

三、 項目成果與資源

本項目將產出全套高質量資源，助力學術研究與實踐應用：

• 精品源碼：提供完整、結構清晰、注釋詳盡的系統前后端源代碼，遵循良好的編程規范，具備高可讀性和可擴展性，便于二次開發與研究復現。
• 精品論文：撰寫系統性的學術論文，詳細闡述研究背景、相關技術綜述、系統設計原理、核心算法實現與優化、實驗設計與結果分析（如推薦準確率、召回率、F1值等指標對比），以及對未來工作的展望。
• 上萬數據集：提供經過清洗和標注的初始數據集，包含職位信息、模擬學生畫像及交互行為數據，為算法訓練與測試提供堅實基礎。
• 答辯PPT：制作內容詳實、邏輯清晰、視覺美觀的畢業答辯演示文稿，涵蓋項目背景、技術選型、系統演示、創新點與項目價值，完美適用于畢業設計答辯場景。
• 計算機系統服務：系統設計充分考慮部署與運維，可打包為完整的計算機系統服務方案，支持在校園服務器或云平臺上進行部署，為高校提供切實可用的就業服務平臺。

四、 與展望

本系統深度融合大數據技術、人工智能前沿與可視化交互，構建了一個智能化、數據驅動的高校畢業生職位推薦服務平臺。它不僅提升了職位匹配的效率和精準度，還通過數據洞察賦能學生職業規劃與高校就業服務。可考慮引入實時流處理技術（如Flink）處理更動態的行為數據，探索多模態大模型處理視頻招聘介紹等更豐富的信息，并持續優化算法模型，以更好地服務于高校畢業生就業這一重大民生工程。