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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。

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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

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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。

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4、核心代码

（1）推荐模块Python代码：
```python
class KNN:
    def __init__(self, train):
        self.train = train

int(float(score))

    def ItemSimilarity(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N
        for user, items in self.train.items():
            for i in items.keys():
                buy.setdefault(i, 0)
                buy[i] += 1
                cooccur.setdefault(i, {})
                for j in items.keys():
                    if i == j: continue
                    cooccur[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()
        for i, related_items in cooccur.items():
            self.similar.setdefault(i, {})
            for j, cij in related_items.items():
                self.similar[i][j] = cij / (math.sqrt(buy[i] * buy[j]))
        # print(self.similar)
        return self.similar

    # 给用户user推荐，前K个相关用户，前N个物品
    def Recommend(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
        for item, score in action_item.items():
            sortedItems = sorted(self.similar[item].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:K]
            for j, wj in sortedItems:
                if j in action_item.keys():
                    continue
                rank.setdefault(j, 0)
                rank[j] += score * wj
        return dict(sorted(rank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:N])

5、源码获取方式

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