计算机毕业设计：招聘推荐系统 协同过滤推荐算法 （源码+文档）?

毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业?。🍅

1、项目介绍

技术栈： Python语言、MySQL数据库、Django框架、协同过滤推荐算法、网络爬虫技术、前程无忧51job网站数据、基于用户的协同过滤推荐算法实现-userCF

Django用户协同过滤算法的就业推荐系统是一种基于Django框架开发的推荐系统。它利用协同过滤算法，根据用户的行为和偏好，为用户提供个性化的工作岗位推荐。

2、项目界面

（1）数据可视化分析1

（2）数据可视化分析2

（3）招聘数据列表

（4）招聘信息推荐（协同过滤推荐算法）

（5）注册登录界面

（6）后台数据管理

3、项目说明

Django用户协同过滤算法的就业推荐系统是一种基于Django框架开发的推荐系统。它利用协同过滤算法，根据用户的行为和偏好，为用户提供个性化的工作岗位推荐。

该系统的核心是协同过滤算法，它通过分析用户的历史行为和偏好，找到与其兴趣相似的其他用户，并将这些用户的喜好和行为应用到目标用户身上。通过比较用户之间的相似度，系统可以为每个用户生成个性化的工作岗位推荐列表。

在系统的实现过程中，Django框架提供了强大的功能和易于使用的工具，使开发者可以轻松构建用户界面、管理用户数据和实现推荐算法。同时，Django的模块化设计和灵活的扩展性，也为系统的优化和升级提供了便利。

为了保证系统的准确性和稳定性，该系统还可以利用用户的反馈信息进行实时调整和优化。用户可以对推荐结果进行评价和反馈，系统会根据这些反馈信息进行相应的调整，提供更符合用户需求的推荐结果。

总的来说，Django用户协同过滤算法的就业推荐系统是一种基于Django框架开发的个性化推荐系统，它利用协同过滤算法和用户反馈信息，为用户提供准确、个性化的工作岗位推荐。这个系统可以帮助用户更好地匹配就业需求，提高就业效率。

4、部分代码

# coding = utf-8

# 基于用户的协同过滤推荐算法实现
import csv
import random
import pymysql
import math
from operator import itemgetter


class UserBasedCF():
    # 初始化相关参数
    def __init__(self):
        # 找到与目标用户兴趣相似的3个用户，为其推荐3部岗位
        self.n_sim_user = 3
        self.n_rec_job = 5

        # 将数据集划分为训练集和测试集
        self.trainSet = {}
        self.testSet = {}

        # 用户相似度矩阵
        self.user_sim_matrix = {}
        self.job_count = 0

        print('Similar user number = %d' % self.n_sim_user)
        print('Recommneded job number = %d' % self.n_rec_job)


    # 读文件得到“用户-岗位”数据
    def get_dataset(self, filename, pivot=0.75):
        trainSet_len = 0
        testSet_len = 0
        for line in self.load_file(filename):
            user, job, rating = line.split(',')
            # if random.random() < pivot:
            self.trainSet.setdefault(user, {})
            self.trainSet[user][job] = rating
            trainSet_len += 1
            # else:
            #     self.testSet.setdefault(user, {})
            #     self.testSet[user][job] = rating
            #     testSet_len += 1
        print('Split trainingSet and testSet success!')
        print('TrainSet = %s' % trainSet_len)
        print('TestSet = %s' % testSet_len)


    # 读文件，返回文件的每一行
    def load_file(self, filename):
        with open(filename, 'r') as f:
            for i, line in enumerate(f):
                if i == 0:  # 去掉文件第一行的title
                    continue
                yield line.strip('\r\n')
        print('Load %s success!' % filename)


    # 计算用户之间的相似度
    def calc_user_sim(self):
        # 构建“岗位-用户”倒排索引
        # key = jobID, value = list of userIDs who have seen this job
        print('Building job-user table ...')
        job_user = {}
        for user, jobs in self.trainSet.items():
            for job in jobs:
                if job not in job_user:
                    job_user[job] = set()
                job_user[job].add(user)
        print('Build job-user table success!')

        self.job_count = len(job_user)
        print('Total job number = %d' % self.job_count)

        print('Build user co-rated jobs matrix ...')
        for job, users in job_user.items():
            for u in users:
                for v in users:
                    if u == v:
                        continue
                    self.user_sim_matrix.setdefault(u, {})
                    self.user_sim_matrix[u].setdefault(v, 0)
                    self.user_sim_matrix[u][v] += 1
        print('Build user co-rated jobs matrix success!')

        # 计算相似性
        print('Calculating user similarity matrix ...')
        for u, related_users in self.user_sim_matrix.items():
            for v, count in related_users.items():
                self.user_sim_matrix[u][v] = count / math.sqrt(len(self.trainSet[u]) * len(self.trainSet[v]))
        print('Calculate user similarity matrix success!')


    # 针对目标用户U，找到其最相似的K个用户，产生N个推荐
    def recommend(self, user):
        K = self.n_sim_user
        N = self.n_rec_job
        rank = {}
        watched_jobs = self.trainSet[user]

        # v=similar user, wuv=similar factor
        for v, wuv in sorted(self.user_sim_matrix[user].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[0:K]:
            for job in self.trainSet[v]:
                if job in watched_jobs:
                    continue
                rank.setdefault(job, 0)
                rank[job] += wuv
        return sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[0:N]


    # 产生推荐并通过准确率、召回率和覆盖率进行评估
    def evaluate(self):
        print("Evaluation start ...")
        N = self.n_rec_job
        # 准确率和召回率
        hit = 0
        rec_count = 0
        test_count = 0
        # 覆盖率
        all_rec_jobs = set()

        # 打开数据库连接
        db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='django_zhaopin', charset='utf8')
        cursor = db.cursor()
        # 使用 execute()  方法执行 SQL 查询
        sql1 = "truncate table web_rec;"
        cursor.execute(sql1)
        db.commit()
        sql = "insert into web_rec(user_id,job_id,score ) values (%s,%s,%s)"

        for i, user, in enumerate(self.trainSet):
            test_jobs = self.testSet.get(user, {})
            rec_jobs = self.recommend(user)
            print(user,rec_jobs)
            for item in rec_jobs:
                data=(user,item[0],item[1])
                cursor.execute(sql, data)
            db.commit()
            #rec_jobs 是推荐后的数据
            #把user-rec-rating 存到数据库
            for job, w in rec_jobs:
                if job in test_jobs:
                    hit += 1
                all_rec_jobs.add(job)
            rec_count += N
            test_count += len(test_jobs)

        cursor.close()
        db.close()
        # precision = hit / (1.0 * rec_count)
        # recall = hit / (1.0 * test_count)
        # coverage = len(all_rec_jobs) / (1.0 * self.job_count)
        # print('precisioin=%.4f\trecall=%.4f\tcoverage=%.4f' % (precision, recall, coverage))


if __name__ == '__main__':
    db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='django_zhaopin', charset='utf8')
    cursor = db.cursor()
    # 使用 execute()  方法执行 SQL 查询

    sql = "select * from web_collect"
    cursor.execute(sql)
    data = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    db.close()
    with open('rating.csv','w',encoding='utf-8',newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['userId','jobId','rating'])
        for item in data:
            writer.writerow([item[2], item[1],1])
    rating_file = 'rating.csv'
    userCF = UserBasedCF()
    userCF.get_dataset(rating_file)
    userCF.calc_user_sim()
    userCF.evaluate()

5、源码获取

🍅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🍅

感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻