近年来,业界都在关注传统行业与互联网行业的结合点,网络招聘正是其中一个风口。社交网络的兴起对网络招聘既带来了机会,又带来挑战,一方面越来越多的企业尝试通过社交网络招聘来节省成本,但这些活跃的企业大量发布的招聘信息,对求职者来说形成了信息过载,无法快速找到合适的职位。另一方面,当人们寻找工作机会时,相较于陌生公司,社交好友所在的公司往往运营状况,薪酬待遇更加透明,所以更受青睐,而公司也乐于采用内部推荐这种成本低廉的招聘方案,但目前求职者并没有这样好的工具找到这样的机会。通过对以上问题的分析和对推荐系统的研究,本文提出了构建基于社交关系的职位推荐系统,给用户推荐其好友工作过的公司正在招聘的职位,来解决职位相关度不足和过载的问题。系统在对分布式数据抓取,短文本语义分析,搜索引擎及推荐引擎的研究基础上,通过搭建分布式数据采集系统对新浪微博上的微博数据,用户好友关系和职业信息进行采集,利用中文分词工具和自行研发的布尔逻辑组合分析微博语义,挖掘出属于职位信息的微博数据作为系统职位数据源,对用户好友关系及职业信息进行预处理,作为推荐职位的依据。通过构建职位索引来搭建搜索引擎对社交网络职位关键字搜索,再利用对用户好友的公司集合的分析,建立推荐引擎为用户推荐与自己好友公司相关的职位。最后搭建网站端和Android及i OS移动端,让用户随时随地,无缝的搜索和订阅社交网络上的职位,得到个性化的职位推荐。同时在本系统的搭建过程中,我也发现了在用户社交关系和职业信息获取,职位数据源的丰富,社交职位分析的准确性和此类职位推荐产品商业模式方面还有很多问题值得深入探索。