社会的竞争日益激烈,就业的压力也越来越大。图书馆也开始关注就业,并为求职者这一特殊群体,提供就业服务,甚至,还为此构建了就业数字图书馆。然而,虽然为用户提供就业信息、就业笔试训练、就业面试指导、性格评估等求职技巧,可以避免用户在求职过程中陷入窘境,但是并没有从本质上提高用户的专业技能。本文从用户的就业需求角度出发,以培养用户在求职中所需的专业技能为目的,展开研究,以期找到一种面向就业知识需求的馆藏资源推荐方法。本文首先分析了就业知识需求与馆藏资源知识表达的一些基础理论,并对馆藏资源推荐系统的基本概念及其主要的组成部分进行了总结。文章通过对网络文本挖掘,构建专业、岗位和知识点三者之间的关系模型,重点描述了关系模型的构建过程,进而借助此关系模型,提取就业知识需求。接着,借助关系模型中的知识点集合,根据馆藏资源的特征,提取馆藏资源中的知识点,这样就可以将知识点和馆藏资源联系在一起,从而形成了专业、岗位、知识点和馆藏资源四者之间的关系模型。然后,本文通过对用户特征、用户的职业规划及用户行为这三个方面进行深入的分析,于是就可以从中挖掘出用户的就业需求,进而可以建立适宜用户的知识需求模型,并完整详细地描述了构建过程中的每一个环节。此外,本文还构建了面向就业知识的馆藏资源推荐原型系统框架,并根据馆藏资源与用户知识需求的相似度计算,生成个性化推荐结果,完成对这类特殊用户的馆藏资源推荐。最后,本文结合原型系统的实验要求,采集实验数据集,并对基于网络文本生成的关系模型,以及在此基础上对用户需求知识的提取与馆藏资源知识表达,和进一步建立起的馆藏资源推荐原型系统进行实验分析,从而验证该系统的可靠性、有效性、实时性和可操作性。