基于智能推荐引擎的就业信息管理系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 插图索引 | 第11-13页 |
| 附表索引 | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第14页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 智能推荐系统实例介绍 | 第15-16页 |
| 1.2.2 就业信息管理系统的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 智能推荐引擎研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及结构 | 第18-19页 |
| 第2章 智能推荐引擎技术概述 | 第19-27页 |
| 2.1 智能推荐引擎概述 | 第19页 |
| 2.2 智能推荐引擎框架结构 | 第19-20页 |
| 2.3 推荐算法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 基于内容的推荐算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 协同过滤推荐算法 | 第21-22页 |
| 2.4 算法优缺点比较 | 第22-26页 |
| 2.4.1 基于内容过滤和基于协同过滤算法的比较 | 第22-25页 |
| 2.4.2 稀疏矩阵填充方法 | 第25-26页 |
| 2.5 小结 | 第26-27页 |
| 第3章 系统开发技术及系统概要设计 | 第27-33页 |
| 3.1 系统开发技术概述 | 第27-30页 |
| 3.1.1 J2EE Web 技术 | 第27-28页 |
| 3.1.2 MVC 模式 | 第28-30页 |
| 3.1.3 Web 框架 | 第30页 |
| 3.2 各子系统功能概要设计 | 第30-32页 |
| 3.2.1 毕业生求职子系统 | 第30-31页 |
| 3.2.2 企业招聘子系统 | 第31页 |
| 3.2.3 管理员子系统 | 第31页 |
| 3.2.4 智能推荐引擎概要设计 | 第31-32页 |
| 3.3 小结 | 第32-33页 |
| 第4章 智能推荐引擎技术在系统中的应用 | 第33-42页 |
| 4.1 推荐引擎的设计 | 第33页 |
| 4.2 架构设计 | 第33-35页 |
| 4.3 混合推荐算法 | 第35-40页 |
| 4.3.1 用户浏览行为分析设计 | 第35-36页 |
| 4.3.2 基于 KNN 的相似度算法设计 | 第36-38页 |
| 4.3.3 混合推荐算法设计 | 第38-40页 |
| 4.4 推荐算法实验结果对比 | 第40-41页 |
| 4.5 小结 | 第41-42页 |
| 第5章 系统详细设计 | 第42-53页 |
| 5.1 系统可行性分析 | 第42-43页 |
| 5.1.1 技术可行性分析 | 第42页 |
| 5.1.2 经济可行性分析 | 第42-43页 |
| 5.1.3 操作可行性分析 | 第43页 |
| 5.2 需求分析 | 第43-45页 |
| 5.2.1 功能性需求 | 第44-45页 |
| 5.2.2 非功能性需求 | 第45页 |
| 5.3 毕业生子系统设计 | 第45-46页 |
| 5.4 公司招聘子系统设计 | 第46-48页 |
| 5.5 管理员子系统的设计 | 第48-49页 |
| 5.6 数据库设计 | 第49-52页 |
| 5.7 小结 | 第52-53页 |
| 第6章 系统实现与系统测试 | 第53-67页 |
| 6.1 求职者子系统的实现 | 第53-55页 |
| 6.2 企业信息管理模块的实现 | 第55-56页 |
| 6.3 管理员模块的实现 | 第56-58页 |
| 6.4 推荐引擎的实现 | 第58-59页 |
| 6.5 系统测试结果 | 第59-66页 |
| 6.5.1 毕业生求职者测试 | 第59-61页 |
| 6.5.2 企业招聘者测试 | 第61-63页 |
| 6.5.3 管理员测试 | 第63-66页 |
| 6.5.4 智能推荐引擎测试 | 第66页 |
| 6.6 小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第74页 |
