基于spark的个性化招聘推荐系统

2024-01-08 14:36:51

介绍

本就业推荐系统是一个基于Spark框架的个性化推荐平台，使用Python Django框架、Vue和Element-Plus UI组件库构建而成。该系统通过Scrapy爬虫框架抓取招聘网站的职位数据，用户可以根据关键词查询符合条件的职位信息，同时还提供了基于协同过滤算法的个性化推荐功能，将符合用户兴趣和背景的职位推荐给用户。

在登录注册后进入系统，用户可以填写自己的简历并投递职位申请，在职位详情页中，推荐了一些相似的职位给用户，帮助用户深入了解自己感兴趣的职位，并提高了求职成功率。管理员可以在后台管理界面中对所有抓取到的招聘职位数据进行管理，还可查看用户填写的简历和简历投递记录等信息。

整个系统的风格参考了boss直聘的布局和主题，让用户可以更加轻松地使用该系统。职位查询模块和企业查询模块都支持分页配置，降低了服务器压力，提高了查询效率。综上所述，本就业推荐系统以协同过滤算法为核心，实现了精准的个性化推荐，不仅可以帮助用户快速找到符合自己需求的职位，还可以提高用户就业的成功率。

技术栈

python pyspark hadoop django scrapy vue element-plus 协同过滤算法
通过scrapy爬虫框架抓取招聘网站(前程无忧、猎聘等)上的职位数据
前台用户通过登陆注册后进入系统
管理员可在后台管理所有抓取到的招聘职位数据，以及用户填写的简历、简历投递记录等
网站整体风格参考了boss直聘的布局主题
职位查询模块，用户可根据职位关键词查询符合条件的职位信息，职位信息以grid 3列布局展示了职位标题、公司、职位福利、所在地区以及薪资，下方进行了分页配置，可降低服务器压力
企业查询模块，用户可根据职位关键词查询符合条件的公司信息，公司信息以grid 4列布局展示了公司名称、公司LOGO、地址等信息，下方进行了分页配置，可降低服务器压力
职位推荐模块，根据用户浏览的历史以及基于用户的协同过滤算法结果，为用户推荐了一系列用户可能感兴趣的职位
职位详情模块，页面展示了职位的所有信息，用户可以进行简历投递，投递后记录会保存在历史投递模块里，方便用户后续进行查阅，同时在详情页面的最下方，用基于内容的协同过滤算法推荐了一些相似的职位给用户

视频

031 基于spark的个性化就业推荐系统-设计展示

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截图

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_44087733/article/details/135455858
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