随着高校毕业生数量的不断增加,毕业生的就业压力越来越大但同时选择也愈加多样,因而很多学生对于毕业后的发展方向和职业选择颇感困惑甚至迷茫。为了帮助这类学生减少盲目性、提高成功率,本文研究和开发了高校毕业生去向信息管理及推荐系统。该系统的主要功能是:收集往届生的毕业去向信息包括毕业去向、专业成绩、绩点、获奖情况、性别等,根据毕业去向(分为升学、出国、就业、创业和待就业等五类)将这些信息分门别类地建立数据库并加以管理;在此基础上,对这些信息进行统计和挖掘,并向应届生推荐与之条件较为匹配的去向供其参考。本文在具体实现上,首先对获取的数据进行清洗分类,从中抽取毕业去向信息,并相应地进行数据库管理,为了便于查询设计、开发了搜索、筛选模块。其次,利用K-means++算法对学生数据进行聚类分析,并选用实验效果最好的Adaboost集成算法,依据往届生数据为当前咨询的应届生进行分类预测,并提供预测结果供其参考,从而实现大类、粗略推荐。第三,在分析、比较的基础上采用基于经验公式的相似度计算方法,通过该应届生和往届生“一对一”的基本特征比较得出其相似度,作为推荐具体毕业去向的主要依据,为其提供与之最为匹配的往届生的就业去向信息。第四,按照往届生的最终去向等进行数据整理,供应届生、有关管理部门(如高校就业办)等进行快速浏览和查阅。此外,还设计开发了用户管理和登录、注册等模块,以方便系统管理员进行管理。总之,本文对K-means++聚类算法、Adaboost集成分类算法和基于经验的相似度算法等进行了研究,并结合运用MVC开发框架、Django站点管理框架和数据库软件开发等技术,初步完成了上述毕业去向信息管理及推荐系统的原型开发。希望本文的工作和成果能够为相关研究和开发提供参考和帮助。