农业信息化技术是加快农业科技成果向生产力转换的便捷方式,是推动农村经济发展方式转变的重要动力,也是加快新农村建设和实现城乡统筹的重要措施。农民工作为农村主体中不可缺少的一部分,他们的就业问题关系到农村经济发展及农村稳定和谐。因此,利用信息化技术对农民工就业问题进行研究具有重大社会现实意义。由于农民工群体的特殊性及其需求的快变性,使得目前关于农民工就业推荐服务系统的研究与实际应用间存在一定的差距。综合现有推荐系统技术的优缺点,本文围绕农民工个性化就业推荐系统的关键技术进行了深入研究。论文在对个性化推荐系统理论和方法研究的基础上,结合农民工自身的具体特点,将模型的层次结构表示法、内容推荐法和协同过滤推荐法引入到了农民工个性化就业推荐服务模型中,使其能较好地构建农民工就业兴趣模型并根据该模型进行有效的职位推荐。论文主要研究了以下几方面关键技术：1、农民工个性化特征模型的建立。针对农民工群体特征的差异性,通过不同的信息收集方式采集农民工基本信息特征和操作信息特征；再利用ID3算法对不同特征的权值进行计算；然后,引入层次结构模型表示方法,建立农民工个性化特征模型。2、农民工个性化推荐服务算法的改进。在详细分析了农民工个性化特征模型和个性化推荐服务关键技术的基础上,提出了基于内容和Item-based协同过滤的组合推荐算法,实现了对农民工就业的个性化推荐服务。3、结合上述建立的农民工特征模型和提出的个性化组合推荐算法,设计并实现了农民工的就业推荐服务系统,为农民工就业的推荐应用提供了解决的方案。