过去几十年,Web数据随着互联网的迅猛发展不断激增,如何有效地从这些难以计数的Web数据之中挖掘隐藏的、有价值的信息并加以利用,已成为当前数据挖掘领域的研究热点。另一方面,据调研,仅有10%的大学生第一次就业时找到了完全适合自己的工作。这反映了当前高校大学生对所学知识与工作内容的契合度没有充分的了解。而企业也长期存在精准定位招聘人才难,招聘成本高、周期长、效果差,留住人才难、人才沟通难等问题。针对上述问题,本文提出两个Web数据挖掘算法,并通过实际调研,从当前学生和企业的普遍痛点入手,以茶歇文化为媒介,设计搭建了一个用于高校与企业的人才对接的系统平台。同时将两个Web数据挖掘算法融入其中,以持续改善用户使用体验。论文主要工作有:(1)提出一种新的基于图模型的岗位信息文档关键词提取算法以挖掘当前热门的关键词。该算法使用传统的TextRank提取出来的关键词构造顶点,以时间和点击量两个因素计算边权重,最后进行随机游走不断迭代提取出关键词。(2)提出一种改进的AprioriAll算法从Web日志中挖掘用户的偏好路径。该算法减少了数据库的扫描次数,并通过先验地剪除不满足最小支持度的侯选项集的方法仅生成有效的候选项集。实验表明,相比原算法,改进后的AprioriAll算法具有更低的时空复杂度,挖掘性能得到了提升。(3)使用Spring Boot+Mybatis+Vue.js全栈技术完整地实现了一个校企人才对接系统平台,并利用上述算法实现了岗位关键词提取和用户偏好路径挖掘模块。最后对系统进行了功能和性能测试,结果表明Web数据挖掘算法提升了校企人才对接的效率。