系统框架结构

SpringBoot + Vue 的简历智能推荐系统采用前后端分离架构，后端基于 SpringBoot 提供 RESTful API，前端使用 Vue 构建交互界面。系统主要分为以下模块：

• 前端层：Vue 3 + Element Plus 构建用户界面，通过 Axios 与后端交互。
• 后端层：SpringBoot 2.7 + MyBatis-Plus 处理业务逻辑，集成 NLP 算法进行简历分析。
• 算法层：Python 或 Java 实现的 NLP 模型（如 TF-IDF、BERT）用于简历与岗位的匹配。
• 数据库层：MySQL 存储用户、简历、岗位等结构化数据，Redis 缓存热点数据。

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主要功能代码设计

后端关键代码

1. 简历解析模块

// 使用 Apache Tika 解析简历文件
@Service
public class ResumeParserService {
    public Resume parseResume(MultipartFile file) {
        ContentHandler handler = new BodyContentHandler();
        Metadata metadata = new Metadata();
        ParseContext context = new ParseContext();
        Parser parser = new AutoDetectParser();
        // 解析文件内容并提取关键字段
        parser.parse(file.getInputStream(), handler, metadata, context);
        return extractResumeData(handler.toString());
    }
}

1. 智能推荐模块

// 基于余弦相似度的岗位匹配
@Service
public class JobRecommendService {
    public List<Job> recommendJobs(Resume resume) {
        List<Job> allJobs = jobMapper.selectList();
        Map<Job, Double> scores = new HashMap<>();
        // 计算简历与岗位的相似度
        allJobs.forEach(job -> {
            double similarity = calculateCosineSimilarity(
                resume.getSkillsVector(),
                job.getRequirementsVector()
            );
            scores.put(job, similarity);
        });
        return scores.entrySet().stream()
            .sorted(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()))
            .limit(10)
            .map(Map.Entry::getKey)
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

前端关键代码

1. 简历上传组件

<template>
  <el-upload action="/api/resume/upload" :on-success="handleSuccess">
    <el-button type="primary">上传简历</el-button>
  </el-upload>
</template>
<script>
export default {
  methods: {
    handleSuccess(response) {
      this.$store.commit('setResume', response.data);
    }
  }
};
</script>

1. 推荐结果展示

<template>
  <el-table :data="recommendedJobs">
    <el-table-column prop="title" label="岗位名称"></el-table-column>
    <el-table-column prop="similarity" label="匹配度" :formatter="formatPercent"></el-table-column>
  </el-table>
</template>

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数据库设计

核心表结构

1. 用户表（user）

CREATE TABLE `user` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(50) NOT NULL,
  `password` varchar(100) NOT NULL,
  `email` varchar(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);

1. 简历表（resume）

CREATE TABLE `resume` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` bigint NOT NULL,
  `skills_json` json DEFAULT NULL,  -- 技能关键词向量
  `experience_text` text,           -- 工作经历文本
  PRIMARY KEY (`id`),
  FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`id`)
);

1. 岗位表（job）

CREATE TABLE `job` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(100) NOT NULL,
  `requirements_json` json NOT NULL, -- 岗位要求向量
  `company_id` bigint NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);

1. 推荐记录表（recommendation）

CREATE TABLE `recommendation` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `resume_id` bigint NOT NULL,
  `job_id` bigint NOT NULL,
  `score` decimal(5,4) NOT NULL,    -- 匹配分数
  `create_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FOREIGN KEY (`resume_id`) REFERENCES `resume` (`id`),
  FOREIGN KEY (`job_id`) REFERENCES `job` (`id`)
);

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系统测试方案

单元测试

1. 简历解析测试

@SpringBootTest
public class ResumeParserTest {
    @Autowired
    private ResumeParserService parserService;

    @Test
    public void testPDFParsing() {
        MockMultipartFile file = new MockMultipartFile(
            "resume.pdf", 
            Files.readAllBytes(Paths.get("test-resume.pdf"))
        );
        Resume resume = parserService.parseResume(file);
        assertNotNull(resume.getSkills());
    }
}

集成测试

1. 推荐流程测试

@SpringBootTest
@AutoConfigureMockMvc
public class RecommendationIntegrationTest {
    @Autowired
    private MockMvc mockMvc;

    @Test
    public void testFullProcess() throws Exception {
        // 上传简历
        mockMvc.perform(multipart("/api/resume/upload")
            .file(new MockMultipartFile("file", "resume.pdf", 
                  "application/pdf", "test content".getBytes())))
            .andExpect(status().isOk());

        // 获取推荐结果
        mockMvc.perform(get("/api/job/recommend")
            .param("userId", "1"))
            .andExpect(jsonPath("$[0].score").value(greaterThan(0.5)));
    }
}

性能测试

• 使用 JMeter 模拟 1000 并发用户上传简历，要求平均响应时间 < 2 秒
• 推荐算法在 10,000 条岗位数据下的计算时间 < 500ms

安全测试

• OWASP ZAP 扫描 API 接口，确保无 SQL 注入/XSS 漏洞
• 简历文件上传限制为 PDF/DOCX 格式，扫描病毒

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以上设计可根据实际需求调整算法实现（如改用 Elasticsearch 进行全文检索），测试数据建议使用公开数据集如 Kaggle 上的简历/岗位数据。