随着高校毕业生数量的连年增长,毕业生的就业问题越来越受到社会的关注。近年来信息技术飞速发展,网络招聘因为其信息量大、地域限制小、招聘成本低等优势,逐渐成为求职者和企业共同的选择。然而,海量的招聘信息需要求职者和企业花费大量的时间和精力挑选既符合要求又使自己满意的职位或人才。另一方面,现有的基于关键字的信息检索功能已经越来越难以满足用户的需求。因此需要研究推荐技术以及其在网络招聘中的应用,开发具有个性化推荐服务的网络招聘系统。本文依托某公司网络人才招聘系统的开发项目,在分析调研现有招聘系统的基础上,针对软件专业高校毕业生的特点和用人单位对他们的特殊要求,设计和实现了面向软件专业高校毕业生的网络招聘系统,并提出了一种职位推荐算法。主要工作内容如下:1)研究文本相似度计算的基础理论,应用空间向量模型,将发布简历与招聘职位的匹配问题转化为向量相似问题,并制定合理的量化规则。2)结合网络招聘求职的特点,将特征项的权重以及时间影响因素引入相似度计算,通过综合采用多种相似度计算方法,保证了相似度计算的合理性和准确性。同时,在产生的推荐结果基础上,对企业的历史招聘信息进行数据建模和分析,提出了求职者与招聘企业的相似度计算方法,从而优化推荐结果,进而提高推荐的准确度。3)结合本文设计的职位推荐算法,基于Spring、i Batis、j Query框架,设计和实现了面向软件专业高校毕业生招聘系统。针对服务的特定群体——软件专业高校毕业生,设计并实现了测评系统,将人才测评服务引入招聘过程。另外,实现了预约面试功能,在增加求职者与招聘企业之间互动的同时,减轻了用户的工作量,提高了招聘效率。经过综合测试,该系统方便高效、操作简单、为高校毕业生、招聘企业提供了一个便捷、实用的交流平台。