1. 研究目的与意义
随着信息技术的普及，各地人力资源市场也纷纷建设自己的信息平台。
单位和个人在网站注册后可以发布招聘和求职信息，人力资源信息平台逐渐成为广 大求职者谋求工作的首选途径。
但是，大部分的人力资源信息平台往往只专注于发布信息、查询信息与数据统计功能，而求职者通过简答的筛选并不能达到精确定位的目的，往往要花更多时间去做筛选。
2. 课题关键问题和重难点
【关键问题】（1）用户能看到市场上各技术岗位的占比，大致了解总的需求；（2）给用户直观展示不同地区，不同职位带来的薪资和发展空间的差异；（3）根据用户选择的地区，岗位等条件，直观展示该地区该职位的薪资等信息；（4）分析样本数据，向用户展示岗位需求中权重较大的项，让用户进行查漏补缺，更好的获得自己中意的岗位；（5）求职分析，自定义条件，分析用户能入职该岗位的概率，和入职后的预计薪资。
【难点】（1）拉勾网海量的招聘信息，无法通过人工一条条的进行统计记录，需要使用爬虫技术将我们所需要的信息进行爬取。
（2）对爬取到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变化和数据离散化等步骤（3）建立基于C4．5算法的决策树算法，并不断的通过训练，测试，修正，使得该决策树算法的正确率能的到保证（4）人才与商品的个性化推荐存在本质上的不同，而各地人力资源网在个性化人才推荐并没有过多的涉足，更多的是简单的匹配，并不精确，所以这里需要一种基于数据挖掘技术的个性化人才推荐方法
3. 国内外研究现状（文献综述）
【就业现状】 根据统计，2015年高校毕业生将达到749万人，如果加上中专、技校和初中高中毕业以后不再继续升学的学生， 新增就业人数又将创下历史新高。
不仅如此，随着我国改革开放的不断深入发展以及市场经济体质的快速发展，城市与农村之间经济与社会地位的差距不断增 大，导致农村富余劳动力不断向城市转移。
这些就业人口将给各大城市就业带来巨大的压力。
4. 研究方案
（1）分析拉勾网上招聘信息的的文本格式，并建立与之对应的数据库表结构，然后，通过Python爬虫，爬取拉勾网上若干技术岗位对应的招聘信息存储在数据库中。
（2）对数据进行数据清洗等处理，做成可视化界面，方便用户直观了解不同条件下，职位的待遇和需求等不同的变化（3）建立合适的决策树算法，对样本数据进行训练，最后达到一定的准确率（4）基于上述结果，再基于流行的推荐方法：内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法，使得推荐算法在精确率上有更大的提高。
5. 工作计划
第1周：学生撰写开题报告和完成外文翻译。
第2周：指导学生进行课题总体规划和课题的详细设计。
第3-5周：指导学生进行课题模块化设计并进行模块代码编写与调试。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
