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1、项目介绍
技术栈：python语言、Django框架、MySQL数据库、前端用的bootstrap做界面渲染设计、基于用户的协同过滤算法、Echarts可视化
项目主要的功能模块
1、用户登录，注册，退出登录
2、前台：岗位操作（查看、评论、评分等）、投递简历、推荐岗位、图表分析展示
3、后台：岗位管理、用户管理、评论管理、打分管理、分类管理等
4、推荐岗位（推荐列表），使用推荐系统（基于用户的协同过滤）算法，给用户推荐可能喜欢的岗位
基于python+django+MySQL+基于用户的协同过滤算法的岗位招聘推荐系统
2、项目界面
（1）首页
（2）岗位推荐
（3）数据可视化
（4）岗位评分
（5）岗位详情页
（6）我的投递
（7）我的评分
（8）个人信息
（9）注册登录
（10）后台管理
3、项目说明
本岗位招聘推荐系统以 Python 为开发语言，依托 Django 框架搭建后端架构，采用 MySQL 数据库存储数据，前端通过 Bootstrap 实现响应式界面渲染，结合基于用户的协同过滤算法与 Echarts 可视化技术，构建了人岗交互、智能推荐、数据管理一体化平台。
系统功能覆盖用户全流程需求：前台端支持用户登录、注册、退出操作，用户可浏览岗位详情、对岗位评论评分、提交简历投递，核心推荐模块通过协同过滤算法分析用户偏好，生成个性化岗位列表，提升人岗匹配效率；同时嵌入 Echarts 可视化模块，直观展示岗位分布、投递趋势等数据，辅助用户决策。
后台管理端聚焦运营管控，提供岗位管理（新增 / 编辑 / 删除）、用户管理（权限控制 / 信息维护）、评论管理（审核 / 筛选）、打分管理（数据统计）及分类管理功能，保障平台有序运行。
界面设计贴合使用场景，首页布局清晰、岗位推荐页重点突出，“我的投递”“我的评分”“个人信息” 页面便于用户追踪操作记录，注册登录界面简洁易用，后台管理界面功能分区明确，整体兼顾用户体验与运营效率，有效解决传统招聘 “信息冗杂、匹配低效” 问题。
4、核心代码
# 职位详情defjob_detail(request,job_id):job=JobModel.objects.get(id=job_id)# 查询岗位信息comments=CommentModel.objects.filter(job_id=job_id)# 查询岗位评论user_id=request.session.get('user_id')ifuser_id:flag_mask=MarkModel.objects.filter(item_id=job_id,user_id=user_id).first()# 打分情况else:flag_mask=Falsejob.view_number+=1# 浏览量+1job.save()context={'job':job,'comments':comments,'flag_mask':flag_mask}returnrender(request,'job_detail.html',context=context)# 分类下职位列表defjob_list(request,category_id):jobs=JobModel.objects.filter(category_id=category_id)returnrender(request,'job_list.html',{'jobs':jobs})# 投递简历defadd_order(request):user_id=request.session.get('user_id')ifnotuser_id:returnJsonResponse({'code':400,'message':'请先登录'})job_id=request.POST.get('job_id')flag=OrderModel.objects.filter(user_id=user_id,job_id=job_id).first()ifflag:returnJsonResponse({'code':400,'message':'您已投递该岗位，请勿重复投递!'})OrderModel.objects.create(user_id=user_id,job_id=job_id)returnJsonResponse({'code':200})# 添加收藏defadd_collect(request):user_id=request.session.get('user_id')ifnotuser_id:returnJsonResponse({'code':400,'message':'请先登录'})job_id=request.POST.get('job_id')flag=CollectModel.objects.filter(user_id=user_id,job_id=job_id).first()ifflag:returnJsonResponse({'code':400,'message':'您已收藏该岗位，请勿重复收藏!'})CollectModel.objects.create(user_id=user_id,job_id=job_id)returnJsonResponse({'code':200})# 添加评论defadd_comment(request):user_id=request.session.get('user_id')ifnotuser_id:returnJsonResponse({'code':400,'message':'请先登录'})content=request.POST.get('content')job_id=request.POST.get('job_id')ifnotcontent:returnJsonResponse({'code':400,'message':'内容不能为空'})CommentModel.objects.create(user_id=user_id,content=content,job_id=job_id)returnJsonResponse({'code':200})# 用户对岗位进行评分definput_score(request):user_id=request.session.get('user_id')ifnotuser_id:returnJsonResponse({'code':400,'message':'请先登录'})score=int(request.POST.get('score'))item_id=request.POST.get('job_id')mark=MarkModel.objects.filter(item_id=item_id,user_id=user_id).first()ifmark:mark.score=score mark.save()else:MarkModel.objects.create(item_id=item_id,score=score,user_id=user_id)returnJsonResponse({'code':200})# 我的收藏defmy_collect(request):user_id=request.session.get('user_id')collects=CollectModel.objects.filter(user_id=user_id)returnrender(request,'my_collect.html',{'collects':collects})# 取消收藏defdelete_collect(request):collect_id=request.POST.get('collect_id')collect=CollectModel.objects.get(id=collect_id)collect.delete()returnJsonResponse({'code':200})# 我的投递信息defmy_order(request):user_id=request.session.get('user_id')orders=OrderModel.objects.filter(user_id=user_id)returnrender(request,'my_order.html',{'orders':orders})# 我的评分信息defmy_mark(request):user_id=request.session.get('user_id')marks=MarkModel.objects.filter(user_id=user_id)returnrender(request,'my_mark.html',{'marks':marks})# 个人信息defmy_info(request):user_id=request.session.get('user_id')ifrequest.method=='GET':# 个人信息界面info=UserInfoModel.objects.get(id=user_id)returnrender(request,'my_info.html',{'info':info})else:# 更新个人信息username=request.POST.get('username')password=request.POST.get('password')phone=request.POST.get('phone')or''edu_level=request.POST.get('edu_level')or''major=request.POST.get('major')or''age=request.POST.get('age')or''content=request.POST.get('content')or''UserInfoModel.objects.filter(id=user_id).update(username=username,password=password,phone=phone,edu_level=edu_level,major=major,age=age,content=content,)returnJsonResponse({'code':200})# 浏览量统计defview_count(request):ifrequest.method=='GET':returnrender(request,'view_count.html')else:jobs=JobModel.objects.all().order_by('-view_number')[:10]name_list=[]count_list=[]forjobinjobs:name_list.append(job.name)count_list.append(job.view_number)returnJsonResponse({'code':200,'name_list':name_list,'count_list':count_list})# 计算两用户的余弦相似度defcalculate_cosine_similarity(user_ratings1,user_ratings2):# 将用户1的职位评分存入字典，键为职位ID，值为评分 1:5 2:3item_ratings1={rating.item_id:rating.scoreforratinginuser_ratings1}print('item_ratings1:',item_ratings1)# 将用户2的职位评分存入字典，键为职位ID，值为评分 1:4item_ratings2={rating.item_id:rating.scoreforratinginuser_ratings2}print('item_ratings2:',item_ratings2)# 找出两个用户共同评价过的职位 1common_items=set(item_ratings1.keys())&set(item_ratings2.keys())print('common_items:',common_items)iflen(common_items)==0:return0.0# 无共同评价的职位，相似度为0# 提取共同评价职位的评分，存入NumPy数组user1_scores=np.array([item_ratings1[item_id]foritem_idincommon_items])# 5user2_scores=np.array([item_ratings2[item_id]foritem_idincommon_items])# 4print('user1_scores:',user1_scores)print('user2_scores:',user2_scores)# 计算余弦相似度cosine_similarity=np.dot(user1_scores,user2_scores)/(np.linalg.norm(user1_scores)*np.linalg.norm(user2_scores))print('cosine_similarity:',cosine_similarity)returncosine_similarity# 基于用户协同过滤推荐defuser_based_recommendation(request,user_id):try:# 获取目标用户对象target_user=UserInfoModel.objects.get(id=user_id)exceptUserInfoModel.DoesNotExist:returnJsonResponse({'code':400,'message':'该用户不存在'})# 获取目标用户的职位评分记录target_user_ratings=MarkModel.objects.filter(user=target_user)# 用于存储推荐职位的字典recommended_items={}# 遍历除目标用户外的所有其他用户 test1 bhmlforother_userinUserInfoModel.objects.exclude(pk=user_id):# 获取其他用户的职位评分记录other_user_ratings=MarkModel.objects.filter(user=other_user)# 计算目标用户与其他用户的相似度similarity=calculate_cosine_similarity(target_user_ratings,other_user_ratings)ifsimilarity>0:# 遍历其他用户评价的职位foritem_ratinginother_user_ratings:# 仅考虑目标用户未评价过的职位ifitem_rating.item.idnotintarget_user_ratings.values_list('item',flat=True):ifitem_rating.item.idinrecommended_items:# 累积相似度加权的评分和相似度recommended_items[item_rating.item.id]['score']+=similarity*item_rating.score recommended_items[item_rating.item.id]['similarity']+=similarityelse:# 创建推荐职位的记录recommended_items[item_rating.item.id]={'score':similarity*item_rating.score,'similarity':similarity}# 将推荐职位按照加权评分排序sorted_recommended_items=sorted(recommended_items.items(),key=lambdax:x[1]['score'],reverse=True)# 获取排名靠前的推荐职位的IDtop_recommended_items=[item_idforitem_id,_insorted_recommended_items[:5]]# 构建响应数据response_data=[]foritem_idintop_recommended_items:item=JobModel.objects.get(pk=item_id)similarity=recommended_items[item_id]['similarity']response_data.append({'job':item,'name':item.name,'id':item.id,'image':item.image,'similarity':similarity,})context={'response_data':response_data}returnrender(request,'job_recommend.html',context=context)5、源码获取方式
biyesheji0005 或 biyesheji0001 （绿色聊天软件）🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅
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