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毕业设计:基于Python智联招聘数据推荐系统(源码)

2026-08-20 22:00:41

毕业设计：基于springboot+vue的物业管理系统（源码）

基于springboot+vue的校园食堂管理系统（源码）

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基于协同过滤SpringBoot+Vue+Ai旅游推荐平台（源码）

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基于Springbot3和Vue3的企业员工工资管理系统（源码）

基于springBoot3+vue3电影购票系统（源码）

基于SpringBoot3+Vue3的医疗服务系统（源码）

基于SpringBoot3+Vue3的智慧车位系统（源码）

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基于springboot智能推荐的卫生健康系统（论文开题源码）

基于springboot的人事系统+论文源码

基于springboot的中小型医院网站（论文开题源码）

一、项目背景

随着互联网技术的深度渗透和数字经济的蓬勃发展，网络招聘已成为求职者与用人单位对接的主渠道。智联招聘作为国内领先的人力资源服务平台，经过三十年的技术革新，已从最初的网站招聘发展为涵盖视频面试、直播招聘、AI产品服务的全链路人力资源生态体系。然而，招聘平台在带来海量职位信息的同时，也引发了严重的“信息过载”问题——求职者面对数以万计的招聘信息难以高效筛选，企业HR也常被大量不匹配的简历淹没，供需双方的匹配效率面临巨大挑战。

传统的招聘平台主要采用关键词检索和规则过滤的方式，用户需要主动输入搜索条件才能获取职位列表。这种模式存在明显局限：一方面，关键词匹配难以理解用户简历中的语义信息和隐性偏好，导致推荐结果机械、片面；另一方面，静态的筛选条件无法适应用户动态变化的求职意向和职业发展需求。有研究表明，传统关键词匹配方法在职位匹配任务中的相似度得分不足0.2，远低于基于语义理解的方法。智联招聘平台仅一个财务职位的标签就多达360个，如何利用这些多维数据实现精准匹配，成为平台技术革新的核心命题。

在此背景下，推荐系统技术为解决招聘匹配问题提供了新思路。协同过滤、基于内容的推荐以及混合推荐模型已在电商、视频、音乐等领域取得广泛应用，其核心思想是通过分析用户行为数据和物品特征，挖掘潜在偏好并主动推送相关内容。智联招聘的技术实践表明，基于用户行为构建的“简历-职位”关联图，配合向量召回和深度学习模型，能够显著提升匹配效果。目前，智联招聘已在召回环节引入图索引和向量索引，协同过滤作为推荐系统的核心算法，通过构建用户-用户、物品-物品的相似关系，可有效实现个性化推荐。

本毕业设计以智联招聘平台为数据源，利用Python爬虫技术采集职位信息和用户行为数据，基于协同过滤算法构建个性化职位推荐系统。系统将结合数据可视化技术展示招聘市场的宏观态势，通过推荐算法实现求职者与职位的精准匹配。本研究旨在探索推荐技术在人力资源领域的应用价值，为解决就业市场信息不对称问题提供可行的技术方案，帮助求职者提高求职效率，也为招聘平台的智能化升级提供实践参考。

二、技术介绍

闪亮]技术架构后端框架：Flask 前端框架：Vue 数据库：MySQL 爬虫工具：Scrapy（数据源：智联招聘）可视化工具：Echarts（职位分布、行业趋势、城市热度等）推荐算法：协同过滤（个性化职位推荐）

数据采集 + 可视化分析 + 智能推荐 + 可用爬虫 12w+ 数据集 | 可直接使用直拍源码，本人大厂上班，远程部署服务需加 +50r scrapy爬虫可用，内含部署文档。前后端分离：Vue + Flask 架构

三、代码实现

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import random

class ZhaopinRecommendationSystem: """ 智联招聘推荐系统实现职位数据采集和基于协同过滤的推荐功能 """ def __init__(self): self.jobs_data = [] self.user_job_matrix = None self.job_similarity_matrix = None def crawl_zhaopin_jobs(self, keyword, pages=3): """ 爬取智联招聘职位数据 :param keyword: 搜索关键词 :param pages: 爬取页数 """ headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' } for page in range(1, pages + 1): url = f'https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?pageSize=90&cityId=489&workExperience=-1&education=-1&companyType=-1&employmentType=-1&jobType=-1&kw={keyword}&page={page}' try: response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) data = response.json() if 'data' in data and 'results' in data['data']: for job in data['data']['results']: job_info = { 'job_id': job.get('number', ''), 'job_name': job.get('jobName', ''), 'company': job.get('company', {}).get('name', ''), 'salary': job.get('salary', ''), 'city': job.get('city', {}).get('display', ''), 'education': job.get('education', ''), 'work_year': job.get('workingExp', {}).get('name', ''), 'job_type': job.get('jobType', {}).get('items', [{}])[0].get('name', ''), 'description': job.get('jobDetail', {}).get('jobDescription', '') } self.jobs_data.append(job_info) print(f'第{page}页采集完成，已采集{len(self.jobs_data)}条数据') time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机延时 except Exception as e: print(f'第{page}页采集失败: {e}') continue return pd.DataFrame(self.jobs_data) def build_user_job_matrix(self, user_behavior_data): """ 构建用户-职位交互矩阵 :param user_behavior_data: 用户行为数据，包含user_id, job_id, rating """ self.user_job_matrix = pd.pivot_table( user_behavior_data, values='rating', index='user_id', columns='job_id', fill_value=0 ) return self.user_job_matrix def build_job_similarity(self): """ 基于职位内容特征构建相似度矩阵 """ # 提取职位特征（结合职位名称、公司、描述等） job_features = [] job_ids = [] for job in self.jobs_data: # 构建职位特征文本 feature_text = f"{job['job_name']} {job['company']} {job['job_type']} {job['description'][:500]}" job_features.append(feature_text) job_ids.append(job['job_id']) # 使用TF-IDF进行文本向量化 tfidf = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words='english') feature_matrix = tfidf.fit_transform(job_features) # 计算职位间的余弦相似度 self.job_similarity_matrix = cosine_similarity(feature_matrix) # 转换为DataFrame便于查看 self.job_similarity_df = pd.DataFrame( self.job_similarity_matrix, index=job_ids, columns=job_ids ) return self.job_similarity_df def recommend_by_collaborative_filtering(self, user_id, top_n=10): """ 基于用户的协同过滤推荐 :param user_id: 用户ID :param top_n: 推荐数量 """ if self.user_job_matrix is None: raise ValueError("请先构建用户-职位矩阵") if user_id not in self.user_job_matrix.index: return [] # 计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(self.user_job_matrix) user_similarity_df = pd.DataFrame( user_similarity, index=self.user_job_matrix.index, columns=self.user_job_matrix.index ) # 获取相似用户 similar_users = user_similarity_df[user_id].sort_values(ascending=False)[1:6] # 获取目标用户已评分的职位 user_rated = self.user_job_matrix.loc[user_id] rated_jobs = user_rated[user_rated > 0].index.tolist() # 计算推荐分数 recommendations = {} for similar_user in similar_users.index: similar_user_rated = self.user_job_matrix.loc[similar_user] for job_id in similar_user_rated[similar_user_rated > 0].index: if job_id not in rated_jobs: if job_id not in recommendations: recommendations[job_id] = 0 recommendations[job_id] += similar_users[similar_user] * similar_user_rated[job_id] # 排序并返回Top N recommended_jobs = sorted(recommendations.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_n] # 获取职位详细信息 result = [] for job_id, score in recommended_jobs: job_info = next((job for job in self.jobs_data if job['job_id'] == job_id), None) if job_info: result.append({ 'job_id': job_id, 'job_name': job_info['job_name'], 'company': job_info['company'], 'salary': job_info['salary'], 'city': job_info['city'], 'score': round(score, 4) }) return result

四、功能介绍

[1]“智联数据采集分析推荐系统”是一个集数据爬取、数据可视化与智能推荐为一体的综合性平台。系统采用 Scrapy 技术爬取智联招聘官网实时职位信息，并将数据存入 MySQL 数据库中进行管理。 [2]为便于数据洞察，平台集成了 Echarts 可视化工具，通过图表形式展示： 1.招聘职位数量分布 2.热门行业/地区/公司统计 3.岗位薪资趋势对比 [3]在推荐模块中，系统引入了协同过滤算法，基于用户行为与偏好进行模型训练，为用户智能推荐匹配岗位。 [闪亮]系统亮点 1.真实可用爬虫：可定向采集关键词/城市等招聘数据 2.可视化分析：行业热度、岗位趋势一图看懂智能推荐系统：协同过滤算法助力精准投递 3.真实招聘数据：免采集直接使用