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1、学年论文（2016 2017 学年第二学期）题 目： 简历管理系统 专 业： 电子商务 班 级： 电商11402 姓 名： 指导教师： 序 号：112017年9月 25日学年论文开题报告课题名称简历管理系统研究院系名称管理学院专 业电子商务班 级电商11402学生姓名 1、 课题研究的意义 简历管理系统是面向企业和求职者的简历管理系统1。他的主要功能是：面向企业，能够对一份简历进行有效数据进行筛选提取，便可筛掉一部分不符合岗位需求的求职者，提高一定的工作效率节省一定的资源；面对求职者，能够根据系统所提供各个企业的要求条件，修改自己简历，增大录用的机率；系统还有海量级简历模板，为求职者制作个性简
2、历提供一定的素材。二、所属领域的研究成果 目前市场上已有“招聘之星”软件。其软件以人才简历库为中心，是一款帮助企业管理求职者简历、筛选简历等功能的软件。 本系统主要应用的理论知识是，基于Python的jieba分词2-3和利用余弦定理计算文本的相似度4-5的内容推荐系统。在此理论方面的实际应用较多，例如淘宝根据用户浏览定制个人的推荐系统6-7，基于浏览内容的推荐订餐系统饿了么、美团等。三、研究内容 面对企业，能够迅速根据企业需求筛选出合适的求职人员。面对求职者，根据系统提供的各个企业不同岗位的要求寻找到合适自己的职位，并帮助制作个性简历增加求职成功的机率。主要是通过： （1）基于对简历内容进行
3、数据清洗、数据储存、数据分类、文件管理（2） 基于jieba分词将众多简历进行分词处理（3） 利用余弦定理进行文本相似度算法，将分词后的文本内容赋予权重，再用余弦定理文本相似度算法计算和关键词库的相关度，从而对一份简历是否通过筛选进行判断四、研究方法 文献法。文献法是通过调查文献来获得资料,从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。主要作用有：1.根据有关的历史和现状，帮助确立开题。2.能形成关于研究对象的一般印象,有助于观察和访问.3.能得到现实资料的比较资料.4.有助于了解事物的全貌系统分析法系统分析方法是指把要解决的问题作为一个系统，对系统要素进行综合分析，找出解决问题的可行方案
4、的咨询方法。五、研究步骤（1）确定简历管理系统的研究课题（2）通过查阅文献、利用网络搜索等多种方式搜集与课题内容相关的信息。（3）确立研究该课题的思路以及方法（4）系统分析与设计（5）在老师指导下修改、完善课题（6）课题研究结束六、参考文献1江志祥. 智能简历解析系统的研究与实现D.北京邮电大学,2009.2张艳梅,胡文淑,曾鍚.基于神经网络的中文分词技术研究J.软件导刊,2007,(23):16-18.3余战秋. 中文分词技术及其应用初探J. 电脑知识与技术,2004,(32):81-83. 4沈斌. 基于分词的中文文本相似度计算研究D.天津财经大学,2006.5马军红. 面向中文的文本相似
5、度计算方法研究J. 网络财富,2010,(10):165. 6朱扬勇,孙婧.推荐系统研究进展J.计算机科学与探索,2015，9（5）：516-517.7任磊. 推荐系统关键技术研究D.华东师范大学,2012.指导教师签名： 2017 年 5月 20 日摘 要进入信息时代，信息可以在多种渠道中进行传播。一则招聘信息可以在多个渠道发布，企业的招聘部门收到的简历数据日益增多，如何提高筛选简历效率是对招聘部门提出的新要求。求职者需要让自身简历在大量的简历中脱颖而出，除了自身的具备的专业素养还需要有一份内容突出、精美的简历。简历管理系统帮助企业在众多的简历中缩减查看简历范围，根据科学的计算方法保证结果的
6、科学性。简历管理系统是基于Python的jieba分词和利用余弦定理对文本进行文本相似度计算。采用.net开发语言和MySQL数据库,B/S技术架构。系统对简历进行分词处理，赋予权重后，采用余弦定理文本相似度计算，筛选出符合用户需求范围内的简历。系统采用MySQL数据库，支持大量的大型的数据库；MySQL优化了SQL查询，提高查询速率。简历管理系统极大的提高了简历的筛选效率，利用分词技术、对部分词赋予权重进行相似度计算最大限度降低误差，以符合实际需求。简历管理系统的特点是：系统结构简单，迅速提取目标信息。关键词：大数据、分词、数据分析、简历ABSTRACTIn the information
7、age, information can be spread through multiple channels. A recruitment information can be published in multiple channels, and the recruitment department of the enterprise receives more and more resume data. How to improve the efficiency of screening resumes is a new requirement for the recruitment
8、department. Job seekers need to make their resumes stand out in a large number of resumes, with the exception of a professional quality that requires an outstanding resume.The resume management system helps businesses shrink the scope of their resumes and make sure the results are scientific based o
9、n scientific calculations. The resume management system is based on a Pythons binary word and using the law of cosines to calculate the textual similarity of the text. A development language and MySQL database, B/S technical architecture. So, the system has to split the words to the resume, give it
10、to the weight, and then it USES the law of cosines to determine the profile, and then select the resume that matches the users needs. The system uses MySQL database to support a large number of large databases; MySQL optimizes SQL queries to improve query speed.The resume management system greatly i
11、mproves the screening efficiency of the resume, using the word segmentation technique and the weight of some words to the weight to minimize the error to meet the actual demand. Resume management system is characterized by simple system structure and quick extraction of target information.Key words:
12、 Big data;Divide text;Analysis data;Resume目 录1 概述31.1 选题背景31.2 现状分析52 相关研究33 系统分析43.1 系统功能分析43.1.1 用户需求分析43.1.2 系统的功能模块图43.2 系统业务流程分析53.2.1 业务流程图53.3 系统数据流程分析63.3.1 数据流程图74 数据字典95 系统设计105.1 E-R图105.2 数据表设计135.3 代码设计145.4 安全设计156 系统实施156.1 系统开发平台与技术简介156.2 系统实施界面166.2.1 登陆界面设计167 总结17参考文献171概述1.1 选题背
13、景临近毕业季，毕业生们身边开展着各种校园招聘会、人才市场招聘以及各种网络平台的招聘。面对各个渠道提供的各种企业岗位，很多毕业生选择海投简历，这种方式无疑是工作量大、效率最低的。对于企业而言，面对众多格式不一、各具特色的简历，必须需要筛选简历找到最合适的人选。若人工一份份工阅读，必然造成一定的资源浪费，且效率较低。因此，对于企业，若能够对一份简历进行有效数据进行筛选提取，便可筛掉一部分不符合岗位需求的求职者，提高一定的工作效率节省一定的资源；对于求职者，若清楚各企业的岗位的要求，便不必海投简历，省去时间精力，应聘也有一定的方向。1.2 现状分析 一份应聘简历含有应聘者的基本信息、经历以及个人能力
14、的简述。每一份简历都具备一定的信息量。现今，信息传播速度较快、传播平台较多，一则应聘消息可以通过报刊、官方公众媒体、招聘中介、招聘平台、校招、人才市场招聘等多种方式加以传播。多渠道招聘信息的传播有利于企业寻找到最适合的人选，然而招聘部门收到的简历量也有了较大幅度的增加。因此，在大量简历中如何快速、有效找到最符合某职位的人员是对应聘部门工作人员的新要求1。显然，若是人工一份份阅读，是最传统较为浪费资源的方式。如果结合一定的算法设计一个可以筛选指定内容有关的简历便可缩减招聘部门一定的工作量。2 相关研究Jieba分词：有三种分词模式2-4精确模式，将句子最精确地切开；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率。用户可以自定义词典，以增加更高的正确率，通过计算分词的关键词TF/IDF权重，来抽取关键词。基于简历内容的分词算法5-7，将简历内的文字进行分词处理，得到分词后的样本。对分词后的样本赋予权重。再根据文本相似度余弦定理计算与目标信息的相关程度，根据相关程度判别简历是否通过筛选7-12，实则是基于内容的推荐系统。3 系统分析
