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1、项目介绍
技术栈：Python3.9、Django框架、Sqlite数据库、Scrapy爬虫框架、Echarts可视化、协同过滤推荐算法、Layui前端
研究背景：
拉勾网每日新增数万技术岗位，信息过载使求职者难以快速定位匹配职位；传统搜索缺乏个性化，亟需基于用户行为的智能推荐与可视化分析提升择业效率。
研究意义：
本系统通过Scrapy自动爬取并清洗拉勾网职位数据，结合协同过滤算法为用户定向推荐岗位，同时提供多维度可视化分析，可为毕业设计展示“爬虫-算法-可视化”完整闭环，预计节省30%职位筛选时间，显著提升求职匹配度。
2、项目界面
（1）数据分析可视化界面
（2）首页------数据筛选界面
（3）招聘数据详情页
（4）推荐模块
（5）我的收藏
（6）注册登录模块
3、项目说明
系统功能设计如下：
- 数据爬取：使用Scrapy爬虫框架实现对拉勾网招聘信息的爬取，并对职位数据进行统一清洗（薪资单位、经验格式等）。
- 职位信息展示：通过Django框架将清洗后的数据展示在系统首页，支持按学历筛选，详情页记录用户浏览行为。
- 职位收藏：用户点击心形图标收藏职位，系统记录用户ID与职位ID。
- 职位搜索：支持关键词搜索职位名称与公司名称。
- 可视化分析：使用ECharts展示最新职位折线图、学历要求柱状图、福利饼图及岗位词云。
- 用户注册登录：支持手机号注册，同一手机号不可重复注册。
- 用户信息修改：可重置密码与手机号。
- 职位推荐：根据用户浏览与收藏记录，使用协同过滤算法计算兴趣相似度，定向推荐职位。
系统以Python3.9为基础，Django承载Web服务，Sqlite存储用户行为与职位数据，Layui提供响应式界面，ECharts完成多维图表渲染。通过数据可视化与协同过滤推荐，有效提升求职者岗位匹配效率，为个人与企业提供有益参考。
4、核心代码
（1）推荐模块Python代码： ```pythonclassKNN:def__init__(self,train):self.train=trainint(float(score))defItemSimilarity(self):cooccur=dict()# 物品-物品的共现矩阵buy=dict()# 物品被多少个不同用户购买Nforuser,itemsinself.train.items():foriinitems.keys():buy.setdefault(i,0)buy[i]+=1cooccur.setdefault(i,{})forjinitems.keys():ifi==j:continuecooccur[i].setdefault(j,0)cooccur[i][j]+=1/math.log(1+len(items)*1.0)# 计算职位相似度矩阵self.similar=dict()fori,related_itemsincooccur.items():self.similar.setdefault(i,{})forj,cijinrelated_items.items():self.similar[i][j]=cij/(math.sqrt(buy[i]*buy[j]))# print(self.similar)returnself.similar# 给用户user推荐，前K个相关用户，前N个物品defRecommend(self,user,K=10,N=10):rank=dict()action_item=self.train[user]# print(action_item)# 用户user产生过行为的item和评分foritem,scoreinaction_item.items():sortedItems=sorted(self.similar[item].items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[0:K]forj,wjinsortedItems:ifjinaction_item.keys():continuerank.setdefault(j,0)rank[j]+=score*wjreturndict(sorted(rank.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[0:N])5、源码获取方式
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