随着国家大力发展高等教育事业，越来越多的人获得高校教育的机会。与此同时，高校毕业生们面临着巨大的就业压力，高校就业问题越来越受到社会各界的关注。目前已有的大多数传统就业网站只能简单地为毕业生提供宽泛的就业信息，却忽略了学生自身的就业喜好，这在信息爆炸的时代，是不太符合人们的就业愿景的。就业推荐是为学生推荐合适的就业信息的过程，其研究的主要问题是如何通过一种适当的推荐算法寻找较合适的就业信息。理想的就业推荐系统，希望可以通过合理有效的推荐信息加速学生的就业过程，在缩短就业周期的同时又可以实现满足毕业生和招聘单位各自需求的双赢的就业。本文主要研究基于语义的大学生就业推荐系统，将语义网知识引入就业推荐系统的研究中。首先，通过网络爬虫和Protégé工具建立初步的就业信息本体，根据初始就业信息本体中的专业、岗位类别及岗位职责等属性之间的相关规则和推理机进行推理，得到最终的就业信息本体；然后，对比多种相似度计算方法，选择欧式距离和雅可比计算公式计算相近就业信息之间的相似度值，计算之前，对就业信息本体中的十种属性进行比重值占比分配；最后，根据相似度值计算结果，进行就业信息推荐。实验表明，本文采用的推荐算法能较好地为毕业生就业推荐就业信息，可帮助毕业生实现高效、快捷的就业。文章最后总结了本文所做的工作，并针对本研究所存在的不足之处提出后期研究方向。