随着高校毕业生数量逐年增加，就业市场竞争日趋激烈，传统的求职方式已难以满足学生个性化、精准化的职位匹配需求。为此，本研究设计并实现了一套集成了Hadoop大数据平台、数据可视化、网络爬虫、协同过滤推荐算法以及智能AI大模型的高校毕业生智能职位推荐系统。该系统旨在通过先进的技术手段，为毕业生提供高效、精准、个性化的职位推荐服务，同时为高校就业指导工作提供数据支持和决策参考。

一、 系统总体架构

本系统采用分层架构设计，主要包括数据采集层、数据存储与处理层、智能推荐层和应用展示层。

1. 数据采集层：利用网络爬虫技术，实时、定向地从各大招聘网站、企业官网等公开渠道爬取海量职位信息。爬虫模块具备高效、稳定、可配置的特点，能够智能识别并提取职位名称、公司信息、薪资范围、任职要求、工作地点等关键字段。系统通过接口或数据导入方式，整合高校内部的学生基本信息、学业成绩、技能证书、实习经历、求职意向等数据。
2. 数据存储与处理层：作为系统的核心，采用Hadoop分布式框架构建大数据处理平台。爬取和采集的原始数据（预计初始数据集规模上万条，并持续增长）存储于HDFS分布式文件系统中。利用MapReduce编程模型或Spark计算引擎对原始数据进行清洗、去重、格式标准化和初步分析，处理非结构化与半结构化数据，为上层分析推荐提供高质量的数据基础。处理后的结构化数据可存储于HBase或数据仓库中。
3. 智能推荐层：这是系统的“大脑”。基于协同过滤推荐算法，通过分析海量用户（毕业生）的历史行为数据（如浏览、收藏、投递记录）和项目（职位）属性，计算用户之间或职位之间的相似度，从而为目标用户推荐其可能感兴趣的职位。为进一步提升推荐的精准度和深度理解能力，本系统创新性地集成了智能AI大模型（如经过微调的开源大语言模型）。大模型能够深度解析职位描述中的复杂语义信息（如技能要求、公司文化倾向）和学生的简历文本，进行更细腻的特征提取与语义匹配，理解潜在需求，甚至生成个性化的求职建议或简历优化提示，实现超越传统协同过滤的智能推荐与交互。
4. 应用展示层：面向毕业生用户，提供友好的Web或移动端交互界面。系统将推荐结果、职位详情、匹配度分析等以直观的形式呈现。关键亮点在于集成了数据可视化模块，利用ECharts、D3.js等工具，将行业需求趋势、薪资分布、技能热度、个人竞争力雷达图等以图表、仪表盘的形式动态展示，帮助毕业生宏观把握就业市场，明确自身定位。为管理员（如高校就业中心）提供后台管理、数据统计、报告生成等功能。

二、 核心实现技术

1. Hadoop生态应用：HDFS保障了海量招聘数据与学生数据的安全可靠存储；MapReduce/Spark实现了高效的数据批处理与特征计算，为推荐算法提供实时或离线的数据支持。
2. 混合推荐策略：结合基于用户的协同过滤、基于项目的协同过滤以及基于内容的推荐，并引入AI大模型的语义理解能力，形成混合推荐模型，有效缓解数据稀疏性和冷启动问题，提高推荐覆盖率和准确性。
3. 智能AI大模型集成：利用预训练的大语言模型，通过Prompt工程或微调（Fine-tuning）技术，使其适配职位推荐场景。模型能够完成：职位信息摘要、技能关键词增强提取、简历与职位描述的多维度匹配度评分、生成推荐理由及个性化求职建议等任务。
4. 动态数据可视化：前端与后端数据处理结果联动，实现可视化图表的动态更新与交互查询，使数据洞察一目了然。

三、 项目成果与资源

本项目将产出全套高质量资源，助力学术研究与实践应用：

• 精品源码：提供完整、结构清晰、注释详尽的系统前后端源代码，遵循良好的编程规范，具备高可读性和可扩展性，便于二次开发与研究复现。
• 精品论文：撰写系统性的学术论文，详细阐述研究背景、相关技术综述、系统设计原理、核心算法实现与优化、实验设计与结果分析（如推荐准确率、召回率、F1值等指标对比），以及对未来工作的展望。
• 上万数据集：提供经过清洗和标注的初始数据集，包含职位信息、模拟学生画像及交互行为数据，为算法训练与测试提供坚实基础。
• 答辩PPT：制作内容详实、逻辑清晰、视觉美观的毕业答辩演示文稿，涵盖项目背景、技术选型、系统演示、创新点与项目价值，完美适用于毕业设计答辩场景。
• 计算机系统服务：系统设计充分考虑部署与运维，可打包为完整的计算机系统服务方案，支持在校园服务器或云平台上进行部署，为高校提供切实可用的就业服务平台。

四、 与展望

本系统深度融合大数据技术、人工智能前沿与可视化交互，构建了一个智能化、数据驱动的高校毕业生职位推荐服务平台。它不仅提升了职位匹配的效率和精准度，还通过数据洞察赋能学生职业规划与高校就业服务。可考虑引入实时流处理技术（如Flink）处理更动态的行为数据，探索多模态大模型处理视频招聘介绍等更丰富的信息，并持续优化算法模型，以更好地服务于高校毕业生就业这一重大民生工程。