随着高等教育普及化，高校毕业生数量逐年攀升，如何高效地进行就业管理成为高校面临的重要课题。传统的毕业生就业管理系统存在数据处理效率低、信息不对称等问题，而引入人工智能（AI）技术可以显著改善这些不足。本文提出了一种基于AI的毕业生就业管理系统的设计方案，并通过Python语言实现了核心功能模块。
系统架构分为三个主要部分：数据采集模块、智能分析模块以及就业推荐模块。首先，数据采集模块负责从多个来源抓取毕业生简历及企业招聘信息，使用Python的BeautifulSoup库解析网页内容，存储至MySQL数据库中。以下是数据采集模块的核心代码片段：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
return soup
# 示例URL
url = "http://example.com/jobs"
parsed_data = fetch_data(url)
接下来，智能分析模块利用自然语言处理（NLP）技术对收集的数据进行语义分析，提取关键词并建立索引。此过程借助于NLTK库完成，其代码如下：
import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def preprocess_text(text):
tokens = nltk.word_tokenize(text.lower())
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.isalpha()]
return " ".join(filtered_tokens)
vectorizer = TfidfVectorizer(preprocessor=preprocess_text)
job_descriptions = ["...", "..."]
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(job_descriptions)
最后，就业推荐模块根据用户输入的求职意向，结合历史匹配成功率，运用协同过滤算法推荐最佳岗位。以下为推荐算法的伪代码示例：
def recommend_jobs(user_profile, job_profiles):
scores = []
for profile in job_profiles:
score = calculate_similarity(user_profile, profile)
scores.append((score, profile))
sorted_scores = sorted(scores, key=lambda x: x[0], reverse=True)
return sorted_scores[:10]
综上所述，该系统通过整合多种AI技术，不仅提高了毕业生与岗位之间的匹配精度，还优化了整体就业流程。未来研究可进一步探索深度学习模型在复杂场景下的应用潜力。