基于案例推理的技术是近十几年逐渐兴起的一种人工智能方法学,案例推理技术可以根据以往解决问题的方法和经验解决新问题,用案例代替传统的规则,案例库可以灵活的增减,大大降低了知识获取的难度。案例推理技术具有知识获取方便,容易理解,启发思维,接受程度高等优点,比传统的基于规则推理专家系统有更强的实用性。本文研究如何将案例推理技术应用于职业选择决策领域,具有多方面的意义。对求职者而言,能够帮助他们借鉴成功人士职业选择和职业成功的经验,从而更有效地选择与自己背景、兴趣、特长相匹配的职业,对企业而言,可以帮助他们快捷方便地选拔出适合岗位需要的人才。本文介绍了基于案例的推理技术,讨论了案例推理方法的工作流程,案例推理技术的优缺点,研究现状等,介绍了案例推理方法在设计、诊断等领域的应用,随后讨论了与之具有较强关系的知识管理理论,研究了案例推理过程与知识管理过程的联系。随后,本文学习了职业选择的经典理论:帕森斯的职业-人匹配理论以及霍兰德的职业性向理论,并借鉴了职业选择相关的理论成果,对影响职业选择的因素进行了整理、归纳和分析。在此基础上,针对研究对象——职业选择系统的特点,本文着重研究了案例推理方法在职业选择求解过程的应用,讨论了各个步骤中关键技术的实现方法,包括指标权重的计算方法,案例表示方法、案例检索方法、案例修正和学习方法以及案例库的维护方法等。最后,研究了基于案例推理技术的职业选择系统中的实现方案,进行了系统分析与设计,使用C++builder结合SQL Server数据库完成了系统的开发,并对系统进行了详细的说明。