基于用户画像的研究生多维成长评价管理系统-就业推荐任务书

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专 业

班 级

题 目

基于用户画像的研究生多维成长评价管理系统-就业推荐

设

计

任

务

遵循软件工程最佳实践，规划管理员端需求，精确制定用例规约，精心构建数据库架构，确保管理员端实现以下核心功能：

1、协同过滤优化：首系统需收集学生在平台上的学习行为数据，如课程浏览、完成度、在线测试成绩、参与讨论活跃度等，以及实践活动参与记录，如实习、项目、竞赛等，并记录这些行为的时间戳。设计实时数据流处理模块，对学生新产生的行为进行即时分析，动态调整用户画像和推荐列表，确保推荐的时效性和准确性。

2、数据可视化：选用ECharts或D3.js等前端图表库，根据数据特性选择合适的图表类型（如折线图、柱状图、雷达图等）展示学生各维度表现。后端Spring Cloud服务提供RESTful API接口，前端Vue组件通过AJAX请求获取数据并渲染图表。确保图表在不同设备和屏幕尺寸下都能良好展示，提升用户体验。实现图表数据的定时刷新或手动刷新功能，保持数据的实时性。

3、个性化就业推荐模块：分析企业发布的职位信息，提取关键词和技能要求，与学生画像进行匹配，生成个性化推荐列表。收集学生和企业的点击、收藏、面试反馈等数据，用于算法模型的持续学习和优化。针对新用户或新企业，设计基于热门职位或专业背景的初始推荐策略。

4、导师反馈模块：为学生建立全面的成长档案，记录学习历程、实践活动、成绩变化等信息。设计结构化问卷，涵盖学术表现、实践能力、团队合作等多个维度，通过Spring Cloud服务定期向导师发送问卷链接。收集导师反馈数据，利用自然语言处理技术提取关键评价和建议，结合学生画像进行综合分析。在Vue前端搭建导师-学生互动平台，展示反馈结果，支持在线交流等功能，促进有效沟通。

5、企业评价模块：为企业提供在线评价界面，允许企业对学生实习、项目合作等表现进行评价打分，并填写具体评价内容。设计包含专业技能、工作态度、团队协作能力等多维度的评价体系，确保评价的全面性和客观性。收集企业评价数据，运用统计分析方法评估学生实践能力成长情况，将分析结果以报告形式反馈给学生和导师。建立企业信誉评分机制，根据企业评价的历史准确性、活跃度等因素，调整其评价权重，保障评价质量。

6、定期推送与提醒：Spring Cloud中配置Quartz等定时任务框架，根据导师预设的时间间隔（如每周、每月）安排任务执行。在前端Vue界面提供用户偏好设置页面，允许导师自定义推送时间、邮件格式等选项。记录每次推送任务的执行日志，包括推送时间、接收人、邮件状态等信息，便于问题追踪和性能优化。

时

间

进

度

寒假期间:

15--18 周:熟悉课题，查阅资料，调研需求。

18 周-寒假结束:确定技术路线、系统总体结构，完成开题报告及答辩 PPT.

第八学期

1--3 周:需求分析、功能分析、性能分析:

4--7 周:系统设计，体系结构设计，数据库设计，页面设计，完成论文设计部分内容

8--13 周:系统实现及测试

13--14 周:集成测试，功能完善，系统运行15--16 周:毕业答辩与成绩评定、毕业设计论文修改提交

原

始 参

资 考

料 文

和 献

主

要

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院长签字：

指导教师签字：