随着我国高等教育事业的发展,高校毕业生数量逐年增长,高校毕业生的就业问题已经引起社会及相关学者的广泛关注。如何通过科学合理的方法为毕业生提供就业指导和帮助,提高毕业生的就业成功率和满意度,对于维护社会稳定与提升国家综合国力都具有至关重要的作用。目前,国内外学者已对推荐系统进行大量的研究工作,取得了丰硕的研究成果。但是,在高校毕业生就业推荐的研究中,仍存在以下问题需要解决:第一,在高校毕业生就业推荐中,往往关注于求职者或招聘者单方面的意愿,缺少对企业历史招聘偏好信息与毕业生求职偏好信息的结合与利用;第二,众多研究倾向于借助毕业生的求职描述进行推荐,缺少对毕业生在校历史信息的结合与使用;第三,忽略了企业招聘偏好的动态性,随着企业的发展,企业的招聘偏好也在不断调整变化;第四,就业推荐中存在冷启动问题,对于没有历史招聘信息的企业,往往无法推荐给毕业生满意的职位。针对以上不足,本文以提高就业推荐准确率为主要目标,对毕业生就业推荐展开研究,本文的贡献及创新点主要包括以下两部分:(1)提出一种基于企业兴趣敏感度的就业推荐方法,基于企业的历史招聘信息,挖掘企业招聘偏好,充分发挥企业在推荐中的主导地位。针对企业招聘毕业生过程中,对毕业生不同特征的关注程度不同这一特点,本文提出一种基于企业兴趣敏感度的就业推荐算法,用于解决企业招聘偏好获取与毕业生历史信息结合使用问题。该算法首先分析企业历史招聘信息中招聘毕业生的趋势,在充分利用高校毕业生在校信息与往届就业数据的基础上,改进PersonalRank算法,计算不同企业在历史招聘数据中所体现出的对毕业生不同特征的兴趣敏感度;然后,结合兴趣敏感度设计应届毕业生与往届毕业生之间的相关性计算方法;最后,结合企业信任度,将相似的往届毕业生的就业去向推荐给应届毕业生,为其就业提供参考和指导。实验结果以及经应届毕业生测评,该方法有助于毕业生明确求职目标,加快就业过程,为毕业生就业提供科学合理的就业指导。(2)提出一种基于企业生命周期理论的就业推荐方法,通过引入企业生命周期理论,挖掘企业招聘过程中的动态偏好,有效解决缺乏历史招聘信息的企业招聘难的问题。本文针对企业招聘偏好存在调整变化以及冷启动问题,提出一种基于企业生命周期理论的就业推荐方法,进一步提高推荐的成功率。该方法引入企业生命周期理论,首先构造企业与毕业生特征二分图模型;然后利用改进的NBI方法,计算处在不同发展阶段的同类型企业在高校招聘毕业生的兴趣矩阵;最后结合学生的就业意向,使用TOP-N方法将N个职位推荐给应届毕业生。实验结果以及通过对山东师范大学提供的历史数据进行评测,该方法能够有效的为毕业生提供就业推荐指导,帮助缺乏求职目标的应届毕业生制定求职目标,提高毕业生的就业成功率。(3)设计并开发了就业推荐原型系统,实现上述两种推荐算法作为系统的推荐策略,为毕业生就业提供科学合理的指导。