摘   要

       随着社会的就业形势受劳动力市场供需、经济环境、技能需求变化、行业前景和政府政策等多个因素的影响，求职者应关注市场变化、提升自身技能并灵活适应就业市场需求；随着就业市场竞争的加剧，求职者面临着找到合适职位的困扰。为解决这一问题，本文界绍了基于Spring Boot推荐算法的就业推荐系统的设计和实现，本系统利用Spring Boot框架结合推荐算法技术，为求职者提供个性化的职位推荐服务。系统通过收集求职者的个人信息、技能和兴趣爱好等数据，并结合职位需求和公司特征等因素，采用推荐算法为求职者推荐最匹配的职位。此外，系统还提供简历优化建议和面试准备指导等辅助功能，帮助求职者提升就业竞争力。该系统基于Spring Boot开发框架，具备稳定性和扩展性，能够应对高并发和大规模数据处理的需求。通过将推荐算法与就业服务相结合，本系统有望为求职者提供更加个性化和有效的就业推荐服务，促进就业市场的优化和发展。

       关键词：springboot；就业推荐系统 ；MySQL

目  录

1 绪论

1.1研究背景

1.2研究意义

1.3相关技术界绍

2 就业推荐系统系统分析

2.1 可行性分析

2.1.1 技术可行性分析

2.1.2 经济可行性分析

2.1.3 法律可行性分析

2.2 系统功能分析

2.2.1 功能性分析

2.2.2 非功能性分析

2.3 系统用例分析

2.4 系统流程分析

2.4.1 数据流程

2.4.2 业务流程

2.5本章小结

3 就业推荐系统总体设计

3.1 系统功能模块设计

3.1.1整体功能模块设计

3.1.2用户模块设计

3.1.3 评论管理模块设计

3.1.4景点信息管理模块设计

3.1.5预订管理模块设计

3.2 数据库设计

3.2.1 数据库概念结构设计

3.3.2 数据库逻辑结构设计

3.4本章小结

4 就业推荐系统详细设计与实现

4.1用户功能模块

4.1.1 前台首页界面

4.1.2 用户注册界面

4.1.3 用户登录界面

4.1.4 招聘资讯界面

4.1.5 个人中心界面

4.1.6 面试邀约界面

4.2管理员功能模块

4.2.1管理员功能界面

4.2.2招聘信息管理界面

4.2.3 简历投递管理界面

4.2.4系统管理界面

5系统测试

5.1 系统测试用例

5.2 系统测试结果

结论

参考文献

致  谢

Abstract

      As the social employment situation is influenced by many factors such as labor market supply and demand, economic environment, skill demand changes, industry prospects and government policies, job seekers should pay attention to market changes, improve their skills and flexibly adapt to the job market demand; With the intensification of competition in the job market, job seekers are faced with the trouble of finding suitable positions. In order to solve this problem, this paper introduces the design and implementation of employment recommendation system based on Spring Boot recommendation algorithm. This system uses Spring Boot framework combined with recommendation algorithm technology to provide personalized job recommendation service for job seekers. By collecting personal information, skills, hobbies and other data of job seekers, and combining factors such as job requirements and company characteristics, the system adopts recommendation algorithm to recommend the most matching position for job seekers. In addition, the system also provides auxiliary functions such as resume optimization suggestions and interview preparation guidance to help job seekers improve their employment competitiveness. Based on the development framework of Spring Boot, the system is stable and extensible, and can meet the requirements of high concurrency and large-scale data processing. By combining recommendation algorithm with employment service, this system is expected to provide more personalized and effective employment recommendation service for job seekers and promote the optimization and development of the employment market.

     Keywords: springboot；; Employment recommendation system; MySQL

1 绪  论

1.1研究背景

       随着互联网的发展和信息化时代的到来，就业市场日益竞争激烈。求职者在面临众多职位选择时，往往面临信息不对称和找寻匹配职位的困扰。传统的招聘方式无法充分满足个体化需求，因此基于推荐算法的就业推荐系统成为解决这一问题的有效手段。以Spring Boot为开发框架，结合推荐算法技术，能够构建出一个高效、智能的就业推荐系统，为求职者提供个性化的职位推荐服务，帮助他们快速找到符合自身能力和兴趣的工作岗位。通过深入研究推荐算法和应用Spring Boot框架，本研究旨在开发出一个创新的就业推荐系统，提升求职者的就业成功率和满意度，促进整个就业市场的优化和发展。

1.2研究意义

       当今网络普及，信息技术猛速的发展着，社会的各个领域都在紧跟时代的脚步不断创新，不断改革，已经发生了巨大的变化，该系统可以提升求职者的就业效率，通过个性化的职位推荐和简历优化建议，帮助求职者找到更合适的工作机会。同时，系统也能优化就业市场资源配置，精准匹配人才和岗位，促进人才流动和职业发展。此外，研究该系统还可以推广推荐算法在就业领域的应用，丰富算法的应用场景，并提升其效果和可靠性。总体而言，基于Spring Boot的推荐算法的就业推荐系统对求职者、企业和整个就业市场都具有重要意义。

1.3相关技术介绍

       在基于Spring Boot的就业推荐系统中，使用协同过滤推荐算法是一种常见的方法。以下是相关技术说明：

       Java：作为主要的开发语言之一，Java提供了丰富的库和框架来支持系统的开发。使用Java可以编写后端逻辑和实现协同过滤推荐算法。

      Spring Boot：作为系统的核心框架，Spring Boot提供了快速搭建和开发的能力。可以使用Spring Boot构建后端服务，并利用其集成的特性如依赖注入、AOP（面向切面编程）等来简化开发流程。

      MySQL或其他数据库：协同过滤算法通常需要大量的用户-物品评分数据进行计算和推荐。因此，选择适当的数据库管理系统如MySQL来存储和管理用户评分数据非常重要。可以使用数据库来存储用户对职位的评分记录，以及其他相关数据。

       协同过滤算法实现：协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。根据系统的需求和数据特点，选择适合的算法进行实现。可以使用Java编写相应的推荐算法代码，计算用户之间的相似度或物品之间的相关性，并生成推荐结果。

2 系统分析

2.1 可行性分析

       系统分析是对基于Spring Boot的推荐算法的就业推荐系统进行深入研究和评估的过程。通过功能分析，确定系统满足用户需求的功能；性能分析评估系统的响应时间、并发处理能力和可扩展性；可行性分析评估技术、经济和法律方面的可行性；用户体验分析优化界面设计和提升易用性；数据分析利用用户行为和推荐结果数据，改进推荐算法和提供准确的推荐服务。系统分析将全面了解系统的功能、性能和可行性，并提出改进方案以确保系统高效运行和用户满意度。

2.1.1 技术可行性分析

       技术可行性分析是对基于Spring Boot的推荐算法的就业推荐系统所使用的技术方案进行评估和分析。在分析中，考虑了框架和工具选择、数据处理和存储方案、推荐算法选择、性能和扩展性需求、安全性和隐私保护、以及可维护性和可扩展性等因素。通过评估这些技术方面，确保系统在技术层面上具备可行性，并能够满足系统的开发、运行和维护需求。

2.1.2 经济可行性分析

       经济可行性分析是对基于Spring Boot的推荐算法的就业推荐系统在经济方面的可行性进行评估和分析。通过考虑成本估计、收益预测、投资回报率计算、风险评估和敏感性分析等内容，可以全面了解系统的开发和运营所需成本、潜在收益、投资回报率以及可能面临的风险因素。这有助于评估系统的经济可行性，并为决策提供经济策略和依据。

2.1.3 法律可行性分析

       系统从法律层面上来没有对第三方有其他放有法律层面的问题，系统数据库采用的Mysql 开源市场数据库、框架采用的是开源的springboot；法律可行性分析是对基于Spring Boot的推荐算法的就业推荐系统在法律方面的合规性进行评估和分析。通过考虑法律法规遵从、用户权益保护、知识产权保护、合同合规以及法律顾问咨询等内容，确保系统设计和运营符合相关法律要求。这有助于保障用户个人信息的安全和合法性，尊重知识产权，遵守交易条款，降低法律风险，并为决策提供合规性策略。

2.2 系统功能分析

2.2.1 功能性分析

       就业推荐系统我划分为了用户管理模块和管理员模块这两大部分。

用户管理模块：

（1）用户注册登录：游客可以随时进入到系统中，对系统中的信息浏览，但是想要实现评论以及留言操作，就必须有这个系统的账号，如果没有账号的话，可以注册成员用户进行相关的操作，同时用户还可以通过“我的”这以按钮对个人信息以及操作的信息进行管控。

（2）查看就业推荐系统的首页信息：就业推荐系统的首页信息包含了首页、招聘资讯、通知公告、招聘信息等。

（3）招聘资讯：该功能模块用于提供最新的招聘市场动态、行业趋势、求职技巧等相关资讯。它可以包括招聘新闻、专题报道、行业分析和就业政策解读等内容，帮助用户了解当前就业市场情况，把握就业趋势。

（4）通知公告：该功能模块用于向用户发送重要的系统通知、活动公告和个人消息等信息。例如，系统更新、账户变更、面试邀请等通知可以通过该模块进行发布和展示，确保用户能够及时获得关键信息。

（5）招聘信息：该功能模块用于展示各类岗位的招聘信息，包括公司名称、职位描述、薪资待遇、工作地点等详细信息。用户可以根据自身需求和兴趣浏览和搜索招聘信息，并进行筛选和申请。

（6）我的账户：在前台点击“我的”下面的“我的账户”可以对个人资料+密码修改+自己收藏的信息进行管控。

管理员管理模块：系统能够提供全面的用户管理、岗位名称管理、招聘信息管理、简历投递管理、面试邀约管理、面试结果管理、系统管理、通知公告管理以及资源管理等功能。这些功能将为管理员和用户提供便捷的操作和管理，促进招聘流程的顺利进行。

（1）系统用户管理：该功能模块用于管理系统的用户信息，包括注册、登录、个人信息编辑、权限管理等。用户可以通过该模块进行账户的创建和管理。

（2）岗位名称管理：该功能模块用于管理岗位名称的信息，包括添加、编辑、删除岗位名称等操作。管理员可以通过该模块对岗位名称进行维护和更新，确保招聘信息的准确性。

（3）招聘信息管理：该功能模块用于发布和管理招聘信息，包括公司名称、职位描述、薪资待遇、工作地点等详细信息。管理员可以通过该模块进行信息的录入、编辑、审核和删除等操作，确保信息的及时更新和准确性。

（4）简历投递管理：该功能模块用于管理用户的简历投递情况，包括接收、筛选、存储简历等操作。管理员可以通过该模块查看和处理用户的简历投递，并进行相应的进一步操作。

（5）面试邀约管理：该功能模块用于管理面试邀约的发送和管理，包括向候选人发送面试邀约、安排面试时间和地点等操作。管理员可以通过该模块与候选人进行沟通和协调，确保面试过程的顺利进行。

（6）面试结果管理：该功能模块用于记录和管理面试结果，包括候选人的评价、录取与否等信息。管理员可以通过该模块记录面试结果，并进行相应的后续操作。

（7）系统管理：该功能模块用于管理系统的配置和设置，包括系统参数设置、日志管理、权限控制等操作。管理员可以通过该模块对系统进行管理和维护。

（8）通知公告管理：该功能模块用于发布和管理系统的通知公告，包括重要通知、活动公告等内容。管理员可以通过该模块发布通知公告，并确保用户能够及时接收到相关信息。

（9）资源管理：该功能模块用于管理系统所需的资源，包括图片、文档等文件的上传、存储和管理。管理员可以通过该模块进行资源的管理和维护，确保系统正常运行所需的资源可用性。

2.2.2 非功能性分析

       就业推荐系统的非功能性需求比如就业推荐系统的安全性怎么样，可靠性怎么样，性能怎么样，可拓展性怎么样等。具体可以表示在如下3-1表格中：

表3-1就业推荐系统非功能需求表

安全性	主要指就业推荐系统数据库的安装，数据库的使用和密码的设定必须合乎规范。
可靠性	可靠性是指就业推荐系统能够按照用户提交的指示进行操作，经过测试，可靠性90%以上。
性能	性能是影响就业推荐系统占据市场的必要条件，所以性能最好要佳才好。
可扩展性	比如数据库预留多个属性，比如接口的使用等确保了系统的非功能性需求。
易用性	用户只要跟着就业推荐系统的页面展示内容进行操作，就可以了。
可维护性	就业推荐系统开发的可维护性是非常重要的，经过测试，可维护性没有问题

2.3 系统用例分析

       就业推荐系统的完整UML用例图分别是图2-1和图2-2。

图2-1就是用户角色的用例展示。

图2-1 就业推荐系统用户角色用例图

图2-2就是管理员角色的用例展示。

图2-2 就业推荐系统管理员角色用例图

2.4 系统流程分析

2.4.1 数据流程

开发就业推荐系统最主要的一个目的就是实现用户对景点的评论，图2-4就是系统的数据流图。

图2-4就业信息操作展开图

2.4.2 业务流程

分析完就业推荐系统的数据流，那么接下来我们来看系统的业务流程，图2-5就是业务流程图：

图2-5业务流程图

2.5本章小结

       本章主要通过对就业推荐系统的可行性分析、功能需求分析、系统用例分析、系统流程分析，确定整个就业推荐系统要实现的功能。同时也为就业推荐系统的代码实现和测试提供了标准。

3 就业推荐系统总体设计

本章主要讨论的内容包括就业推荐系统的功能模块设计、数据库系统设计。

3.1 系统功能模块设计

3.1.1整体功能模块设计

       在上一章节中主要对系统的功能性需求和非功能性需求进行分析，并且根据需求分析了本就业推荐系统中的用例。那么接下来就要开始对本就业推荐系统的架构、主要功能和数据库开始进行设计。就业推荐系统根据前面章节的需求分析得出，其总体设计模块图如图3-1所示。

图3-1 就业推荐系统功能模块图

3.1.2用户模块设计

       本系统的用户包括管理员和用户两种用户模块的功能基本是相同的，用户比管理员多了一个注册功能，所以以用户模块的结构图为例进行分析，用户模块结构图为例进行分析，如下图：

图3-2用户模块结构图

3.1.3 简历投递模块设计

       就业推荐系统的简历模块实现用户简历的投递、跟踪和管理员筛选，提升招聘流程效率，具体的结构图如下：

图3-3简历投递模块结构图

3.1.4面试邀约管理模块设计

       就业推荐系统是中需要存储不少景点信息，其模块功能结构，具体的结构图如下：

图3-4面试邀约模块结构图

3.1.5面试结果管理模块设计

       就业推荐系统面试结果模块记录和管理候选人的面试结果，为管理员提供便捷的评估和后续操作；

具体的结构图如下：

图3-5面试结果模块结构图

3.2 数据库设计

       数据库设计一般包括需求分析、概念模型设计、数据库表建立三大过程，其中需求分析前面章节已经阐述，概念模型设计有概念模型和逻辑结构设计两部分。

3.2.1 数据库概念结构设计

下面是整个就业推荐系统中主要的数据库表总E-R实体关系图。

图3-6 就业推荐系统总E-R关系图

3.3.2 数据库逻辑结构设计

       通过上一小节中就业推荐系统中总E-R关系图上得出一共需要创建很多个数据表。在此我主要罗列几个主要的数据库表结构设计。

表comment (评论)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	comment_id	int	10	0	N	Y		评论ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	评论人ID：
3	reply_to_id	int	10	0	N	N	0	回复评论ID：空为0
4	content	longtext	2147483647	0	Y	N		内容：
5	nickname	varchar	255	0	Y	N		昵称：
6	avatar	varchar	255	0	Y	N		头像地址：[0,255]
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
9	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
10	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
11	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表enterprise_users (企业用户)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	enterprise_users_id	int	10	0	N	Y		企业用户ID
2	enterprise_name	varchar	64	0	Y	N		企业名称
3	enterprise_phone_number	varchar	16	0	Y	N		企业电话
4	enterprise_address	varchar	64	0	Y	N		企业地址
5	examine_state	varchar	16	0	N	N	已通过	审核状态
6	user_id	int	10	0	N	N	0	用户ID
7	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表interview_invitation (面试邀约)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	interview_invitation_id	int	10	0	N	Y		面试邀约ID
2	enterprise_account	int	10	0	Y	N	0	企业账号
3	enterprise_name	varchar	64	0	Y	N		企业名称
4	user_account	int	10	0	Y	N	0	用户账号
5	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
6	job_title	varchar	64	0	Y	N		岗位名称
7	delivery_time	date	10	0	Y	N		投递时间
8	interview_time	datetime	19	0	Y	N		面试时间
9	interview_location	varchar	64	0	Y	N		面试地点
10	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
11	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表interview_results (面试结果)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	interview_results_id	int	10	0	N	Y		面试结果ID
2	enterprise_account	int	10	0	Y	N	0	企业账号
3	enterprise_name	varchar	64	0	Y	N		企业名称
4	user_account	int	10	0	Y	N	0	用户账号
5	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
6	job_title	varchar	64	0	Y	N		岗位名称
7	delivery_time	date	10	0	Y	N		投递时间
8	interview_time	datetime	19	0	Y	N		面试时间
9	interview_location	varchar	64	0	Y	N		面试地点
10	interview_results	varchar	64	0	Y	N		面试结果
11	date_of_employment	varchar	64	0	Y	N		入职时间
12	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
13	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表job_title (岗位名称)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	job_title_id	int	10	0	N	Y		岗位名称ID
2	job_title	varchar	64	0	Y	N		岗位名称
3	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表recruitment_information (招聘信息)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	recruitment_information_id	int	10	0	N	Y		招聘信息ID
2	enterprise_account	int	10	0	Y	N	0	企业账号
3	enterprise_name	varchar	64	0	Y	N		企业名称
4	enterprise_image	varchar	255	0	Y	N		企业图片
5	enterprise_phone_number	varchar	64	0	Y	N		企业电话
6	enterprise_address	varchar	64	0	Y	N		企业地址
7	job_title	varchar	64	0	Y	N		岗位名称
8	recruitment_number	int	10	0	Y	N	0	招聘人数
9	salary_and_benefits	varchar	64	0	Y	N		薪资待遇
10	recruitment_requirements	text	65535	0	Y	N		招聘要求
11	recruitment_details	text	65535	0	Y	N		招聘详情
12	hits	int	10	0	N	N	0	点击数
13	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
14	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
15	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
16	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表regular_users (普通用户)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	regular_users_id	int	10	0	N	Y		普通用户ID
2	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
3	user_gender	varchar	64	0	Y	N		用户性别
4	user_phone_number	varchar	16	0	Y	N		用户电话
5	job_title	varchar	64	0	Y	N		岗位名称
6	examine_state	varchar	16	0	N	N	已通过	审核状态
7	user_id	int	10	0	N	N	0	用户ID
8	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表resume_submission (简历投递)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	resume_submission_id	int	10	0	N	Y		简历投递ID
2	user_account	int	10	0	Y	N	0	用户账号
3	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
4	enterprise_account	int	10	0	Y	N	0	企业账号
5	enterprise_name	varchar	64	0	Y	N		企业名称
6	job_title	varchar	64	0	Y	N		岗位名称
7	delivery_time	date	10	0	Y	N		投递时间
8	resume_file	varchar	255	0	Y	N		简历文件
9	personal_introduction	text	65535	0	Y	N		个人界绍
10	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
11	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

4 就业推荐系统详细设计与实现

       就业推荐系统的详细设计与实现主要是根据前面的就业推荐系统的需求分析和就业推荐系统的总体设计来设计页面并实现业务逻辑。主要从就业推荐系统界面实现、业务逻辑实现这两部分进行界绍。

4.1用户功能模块

4.1.1 前台首页界面

       当进入就业推荐系统的时候，系统以左右的布局进行展示，首先映入眼帘的是系统的导航栏，再往下是公告信息，其主界面展示如下图4-1所示。

图4-1 首页界面图

4.1.2 用户注册界面

       就业信息管理系统的游客可以进行注册登录，当用户右上角“注册”按钮的时候，当填写上自己的账号+密码+确认密码+昵称+邮箱+手机号等后再点击“注册”按钮后将会先验证输入的有没有空数据，再次验证密码和确认密码是否是一样的，最后验证输入的账户名和数据库表中已经注册的账户名是否重复，只有都验证没问题后即可会员注册成功。其用会员注册界面展示如下图4-2所示。

图4-2注册界面图

4.1.3 用户登录界面

       就业推荐系统中的前台上注册后的用户是可以通过自己的账户名和密码进行登录的，当会员输入完整的自己的账户名和密码信息并点击“登录”按钮后，将会首先验证输入的有没有空数据，再次验证输入的账户名+密码和数据库中当前保存的用户信息是否一致，只有在一致后将会登录成功并自动跳转到就业推荐系统的首页中；否则将会提示相应错误信息，用户登录界面如下图4-3所示。

图4-3用户登录界面图

4.1.4 招聘资讯界面

       当访客点击就业推荐系统中导航栏上的“招聘资讯”后将会进入到该“招聘资讯”列表的界面，然后选择想要看的就业资讯，点击进入到详细界面，在详细界面可以收藏+赞+评论等操作，就业资讯界面如下图4-4所示。

图4-4招聘资讯界面图

4.1.5个人中心界面

        当用户进入个人中心时，就可以操作简历投递、查看面试邀约、查看面试结果等信息，如图4-5所示。

图4-5景点信息界面图

4.1.6面试邀约界面

       面试邀约模块用于向候选人发送面试邀约并安排面试时间和地点。如图4-6所示。

图4-6面试邀约界面图

4.2管理员功能模块

4.2.1管理员功能界面

       管理员功能模块包含了系统用户、岗位名称管理招、聘信息管理、简历投递管理、面试邀约管理、面试结果管理、系统管理、通知公告管理、资源管理等内容，界面如下图4-7所示。

图4-7管理员功能界面图

4.2.2 招聘信息管理界面

        招聘信息管理界面提供管理员对招聘信息进行发布、编辑和删除等操作的便捷界面。界面如下图4-8所示。

图4-8招聘信息管理界面图

4.2.3 简历投递管理界面

        简历投递列表管理提供管理员对用户简历投递情况进行查看、筛选和处理的功能。界面如下图4-9所示。

图4-9简历投递管理界面图

4.2.4系统管理管理界面

       轮播图管理功能用于管理员对网站或应用程序中的轮播图进行添加、编辑、删除和排序等操作，界面如下图4-10所示。

图4-10系统管理界面图

5系统测试

5.1 系统测试用例

       系统测试包括：用户登录功能测试、招聘资讯展示功能测试、就业信息添加、密码修改、投递功能功能测试，如表5-1、5-2、5-3、5-4、5-5所示：

用户登录功能测试：

表5-1 用户登录功能测试表

用例名称	用户登录系统
目的	测试用户通过正确的用户名和密码可否登录功能
前提	未登录的情况下
测试流程	1) 进入登录页面 2) 输入正确的用户名和密码
预期结果	用户名和密码正确的时候，跳转到登录成功界面，反之则显示错误信息，提示重新输入
实际结果	实际结果与预期结果一致

招聘资讯查看功能测试：

表5-2 招聘资讯查看功能测试表

用例名称	招聘资讯查看
目的	测试招聘资讯查看功能
前提	用户登录
测试流程	点击招聘资讯列表
预期结果	可以查看到所有招聘资讯信息
实际结果	实际结果与预期结果一致

招聘信息搜索功能测试：

表5-3招聘信息搜索功能测试表

用例名称	招聘信息搜索测试
目的	测试招聘信息搜索功能
前提	无
测试流程	1）在搜索框填入搜索关键字。 2）点击搜索按钮。
预期结果	页面显示包含有搜索关键字的招聘信息
实际结果	实际结果与预期结果一致

密码修改搜索功能测试：

表5-5 密码修改功能测试表

用例名称	密码修改测试用例
目的	测试管理员密码修改功能
前提	管理员用户正常登录情况下
测试流程	1）管理员密码修改并完成填写。 2）点击进行提交。
预期结果	使用新的密码可以登录
实际结果	实际结果与预期结果一致

留言功能测试：

表5-5留言功能测试表

用例名称	留言测试用例
目的	测试用户留言功能
前提	用户正常登录情况下
测试流程	1）点击用户留言，点击添加留言。 2）填写留言信息，点击进行提交。
预期结果	留言成功
实际结果	实际结果与预期结果一致

5.2 系统测试结果

       通过编写就业推荐系统的测试用例，已经检测完毕用户登录模块、招聘资讯展示模块、招聘信息搜索模块、密码修改模块、留言模块功能测试，通过这5大模块为就业推荐系统的后期推广运营提供了强力的技术支撑。

第 6 章   结  论

      本文描述了就业推荐系统设计与实现的原理和开发过程，该系统是通过springboot框架来搭建后台，就业推荐系统中的功能模块包括招聘资讯、通知公告、招聘信息、简历投递、面试邀约、面试结果、系统管理、岗位名称管理和资源管理等。这些功能模块提供了全面的招聘服务，包括发布最新的招聘资讯和通知、管理招聘信息和岗位名称、跟踪和处理简历投递、发送面试邀约、记录面试结果以及管理系统配置和资源等。通过这些功能模块，就业推荐系统能够为用户和管理员提供便捷的操作和管理，优化招聘流程，提升用户体验和效率。

      当然在该系统的设计与实现的过程中也离不开老师以及同学们的帮助，正是因为他们的指导与帮助，我才能够成功的在预期内完成了这个系统。同时在这个过程当中我也收获了很多东西，在未来展望中有几个重要方向。首先，引入更先进的推荐算法，如深度学习和自然语言处理等，以提高推荐的准确性和个性化程度。其次，加强数据分析和挖掘，提取更多有价值的信息和洞察，为用户和企业提供更精准的匹配和服务。第三，开发智能化的面试辅助工具，结合语音识别和情感分析等技术，帮助候选人提高面试表现。此外，扩展到更多行业和领域，满足不同岗位和专业的求职需求，拓宽应用范围和用户群体。最后，积极收集用户反馈并进行改进，持续提升系统的功能和用户体验，为用户和企业提供更好的招聘服务。综上所述，基于Spring Boot的推荐算法的就业推荐系统在未来有着广阔的发展前景，并将不断提升服务质量和用户满意度。