当前招聘市场存在显著的信息不对称和效率瓶颈。一方面，求职者面临海量职位信息筛选困难，难以快速定位与自身技能、经验匹配的岗位，简历投递后反馈周期长，且个人简历管理分散，缺乏系统化的工具支持。另一方面，招聘方也苦于从大量简历中精准筛选合适人才，招聘成本高企。这种双向的匹配低效问题，不仅延长了求职周期，也造成了人力资源的极大浪费。
在此背景下，开发一个集智能推荐与简历管理于一体的专业化平台显得尤为必要。该平台旨在利用现代Web技术与智能算法，构建一个连接求职者与招聘方的高效桥梁。其核心社会与经济价值在于，通过技术手段提升人力资源配置效率，为求职者降低机会成本，为招聘方节约筛选成本，从而激活人才市场的流动性，具有显著的社会效益和商业应用前景。
可行性分析
技术可行性 本系统采用以SpringBoot为核心的全栈Java技术体系进行构建，该技术路线成熟度高、社区活跃、资源丰富，为项目开发提供了坚实的技术基础。SpringBoot框架极大地简化了项目的初始配置和部署流程，其内嵌的Tomcat服务器确保了服务的快速启动与稳定运行。后端采用经典的MVC分层架构，通过JPA实现对象关系映射，与MySQL数据库进行交互，保证了数据操作的规范性与一致性。前端采用HTML、CSS和JavaScript进行页面渲染和交互逻辑实现，技术组合经典且稳定。对于核心的智能推荐功能，可采用基于内容的过滤算法，通过分析用户简历关键词与职位需求描述进行相似度计算，该算法逻辑清晰，在现有技术框架下易于实现和集成。因此，从技术层面看，项目实现的风险可控，具备充分的技术可行性。
经济可行性 从成本角度分析，项目主要投入为开发人员的人力成本。由于采用开源技术栈，无需支付昂贵的软件许可费用。服务器等基础设施在项目初期可采用云服务按需付费模式，有效控制前期投入。从收益角度分析，平台的成功应用可通过多种模式创造价值，例如向企业端收取招聘服务费、提供高级简历模板或深度数据分析等增值服务。即使作为毕业设计或内部工具，其带来的效率提升和流程优化也能产生间接的经济效益。综合来看，项目投入产出比合理，具备经济可行性。
操作可行性 系统设计注重用户体验，界面设计参考素材表明其布局清晰、操作流程直观。对于求职者而言，平台将复杂的职位匹配过程后台化，用户仅需完成简历上传、信息维护等简单操作即可获得个性化推荐，学习成本极低。对于管理员，系统提供了集中的信息管理后台，操作便捷。平台主要通过浏览器访问，无需安装额外客户端，降低了用户的使用门槛。因此，系统在操作上是完全可行的。
功能需求分析
系统主要涉及两类角色：普通用户（求职者）和管理员。
1. 普通用户（求职者）核心功能
- 用户认证与个人中心管理：用户可进行注册、登录、修改密码、维护个人基本信息（如姓名、联系方式、邮箱等）。
- 简历全生命周期管理：此为核心模块。用户可在线创建、编辑、存储多份简历，支持针对不同职位类型定制化简历内容，并实现简历的版本化管理与一键投递。
- 职位浏览与检索：用户可按条件（如职位类型、关键词、发布时间等）筛选和查询职位信息，查看职位详情。
- 智能职位推荐：系统基于用户简历内容、浏览历史、收藏行为等数据，利用算法自动计算并推送匹配度高的职位列表。
- 互动与收藏功能：用户可对心仪的职位进行收藏，便于后续查看；可向平台或企业提交咨询信息。
2. 管理员核心功能
- 系统后台管理：管理员负责整个平台内容的维护与用户管理。
- 基础数据管理：管理职位分类（如技术、产品、市场等）、资讯分类等基础数据字典。
- 资讯内容管理：发布、编辑、删除面向用户的行业资讯、求职指南等文章内容。
- 职位信息管理：审核、发布、下架企业端提交的招聘职位信息，确保信息的准确性与时效性。
- 用户信息管理：管理注册用户账户，查看用户基本状态。
- 反馈与消息管理：处理用户提交的咨询和反馈信息。
非功能性需求
- 性能需求：系统页面平均响应时间应控制在2秒以内。在关键操作如职位搜索、推荐列表生成时，响应时间不应超过3秒。系统需能支持一定规模的并发用户访问。
- 安全性需求：系统必须具备严格的权限控制，确保用户只能访问其授权范围内的数据和功能。用户密码等敏感信息需进行加密存储（如采用MD5或更安全的哈希算法）。对所有用户输入进行有效性校验，防止SQL注入和跨站脚本（XSS）等常见网络攻击。
- 可靠性需求：系统应保证每周7天，每天24小时的稳定运行，年度非计划宕机时间应低于8小时。具备数据备份与恢复机制，防止数据丢失。
- 易用性需求：用户界面应简洁、直观，符合主流审美和操作习惯，确保不同计算机操作水平的用户都能快速上手。
- 可扩展性需求：系统架构应具备良好的可扩展性，以便未来平滑地集成更复杂的推荐算法（如协同过滤）、增加新的功能模块（如在线面试）或对接第三方服务。
业务流程与用例分析
核心业务流程一：智能职位推荐
- 起点：求职者用户登录系统。
- 触发：用户进入个人主页或推荐专区。
- 系统处理：系统调用推荐算法服务。该服务首先从数据库读取该用户的简历文本信息，进行分词和关键词提取（如技能、项目经验、期望职位等）。
- 数据匹配：算法同时扫描职位信息表，提取每个职位的需求描述关键词。
- 计算与排序：通过计算用户画像关键词与职位需求关键词的相似度（如余弦相似度），为每个职位生成一个匹配度分数，并按分数从高到低进行排序。
- 结果呈现：系统将排序后的前N个职位信息封装，返回并展示给用户。
- 反馈循环：用户对推荐结果的操作（如点击查看详情、收藏、投递）会被记录，作为优化用户画像和未来推荐精度的数据来源。
核心业务流程二：简历管理与投递
- 起点：求职者用户在简历管理模块。
- 动作：用户创建一份新简历或编辑已有简历，填写个人信息、教育背景、工作经历、技能特长等内容后保存。
- 触发投递：用户在浏览某个职位详情页时，点击“投递简历”按钮。
- 系统处理：系统弹出窗口，让用户选择已存储的其中一份简历进行投递确认。
- 数据记录：用户确认后，系统在后台生成一条投递记录，关联用户ID、职位ID、简历版本ID以及投递时间，并存储到数据库中。
- 结果反馈：系统前端提示用户“投递成功”。
结论
综合以上分析，基于SpringBoot的智能职位推荐与简历管理平台项目，切中了当前招聘市场的核心痛点，具有明确的市场需求和实际应用价值。在技术实现上，所选技术栈成熟可靠，架构设计合理，能够支撑项目功能的实现。在经济和操作层面，项目也具备良好的可行性。通过详细的功能需求与非功能性需求规划，确保了项目目标的清晰和系统质量的可控。该项目的成功实施，将能为求职者和招聘方提供一个高效、便捷、智能的对接平台，显著提升人力资源匹配效率，具有良好的发展前景和实施价值。