摘要
随着互联网的快速发展以及信息技术的广泛应用，传统的就业模式已经难以满足日益增长的求职需求和企业招聘需求。
海量的招聘信息、求职者简历以及复杂的匹配关系，使得求职者难以高效地获取有价值的信息，企业也难以精准地找到合适的候选人。
为了解决这些问题，基于招聘信息的就业辅助系统应运而生。
此类系统利用数据挖掘、机器学习等技术，对海量的招聘信息进行分析处理，为求职者提供个性化的职位推荐、求职指导等服务，同时帮助企业提高招聘效率。
本文首先介绍了就业辅助系统的研究背景和意义，并对国内外相关研究现状进行了综述，分析了现有研究的优势和不足。
接着，本文详细阐述了基于招聘信息的就业辅助系统的设计与实现过程，包括系统需求分析、系统架构设计、数据库设计、模块设计以及关键技术实现等方面。
最后，本文对系统进行了测试和评估，验证了系统的有效性和实用性。
关键词：就业辅助系统；招聘信息；数据挖掘；机器学习；个性化推荐
近年来，随着我国高等教育的快速发展，高校毕业生人数逐年攀升，就业形势日益严峻。
传统的就业模式主要依赖于线下招聘会、人才市场等方式，信息传递效率低下，求职者与用人单位之间信息不对称问题突出。
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