随着信息技术的不断发展，校友会系统在高校管理中的作用日益凸显。传统的校友会系统主要服务于信息交流和活动组织，而未能充分挖掘校友资源在职业发展方面的潜力。本文提出一种基于校友会系统的个性化职业发展平台设计方案，旨在通过数据挖掘与机器学习技术，为校友提供更加精准的职业建议与资源匹配。
在系统架构方面，采用前后端分离的设计模式，前端使用Vue.js框架实现用户交互界面，后端基于Spring Boot框架搭建RESTful API服务。数据库选用MySQL存储校友基本信息、职业经历及兴趣标签等数据。为了提升推荐效果，引入协同过滤算法与内容推荐算法相结合的方式，对校友的职业路径进行动态分析与预测。
在具体实现中，首先通过爬虫技术获取校友的历史职业数据，并结合用户填写的兴趣问卷生成特征向量。随后，利用K-means聚类算法将校友分为不同职业兴趣群体，再通过推荐引擎为每位用户推送相关职位信息或行业动态。该系统不仅提高了校友会的实用性，也为高校就业指导工作提供了新的技术支撑。
未来，系统将进一步集成自然语言处理技术，以实现更智能的职业咨询与简历优化功能，推动校友资源的深度开发与高效利用。