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文章目录
- ⚡⚡文末获取源码
- 线上招聘信息分析系统-研究背景
- 线上招聘信息分析系统-技术
- 线上招聘信息分析系统-视频展示
- 线上招聘信息分析系统-图片展示
- 线上招聘信息分析系统-代码展示
- 线上招聘信息分析系统-结语
线上招聘信息分析系统-研究背景
随着互联网技术的迅猛发展，线上招聘已成为企业和求职者的重要交流平台。然而，面对海量的招聘信息，如何高效、准确地筛选出符合需求的信息成为一大难题。本课题“基于数据挖掘技术的线上招聘信息分析”应运而生，旨在通过先进的数据挖掘技术，对线上招聘信息进行深入分析，提升信息利用效率。
现有解决方案多依赖于传统的关键词匹配和人工筛选，存在信息覆盖不全、筛选效率低下、准确性不高等问题。这些问题的存在，不仅影响了求职者的求职体验，也增加了企业的招聘成本。因此，本课题的研究显得尤为重要，旨在通过技术创新，解决现有问题，提高招聘信息的处理能力和准确性。
本课题的理论意义在于丰富数据挖掘技术在招聘领域的应用理论，为相关领域的研究提供新的思路和方法。实际意义则体现在提升求职效率、降低企业招聘成本、优化人力资源配置等方面，具有广阔的应用前景和社会价值。
线上招聘信息分析系统-技术
开发语言：Java或Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端框架：SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django
前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts
线上招聘信息分析系统-视频展示
基于数据挖掘技术的线上招聘信息分析 计算机毕设选题推荐 python毕设 大数据毕设 可适用于毕业设计 课程设计 实习项目 附源码+安装+讲解+文档
线上招聘信息分析系统-图片展示
线上招聘信息分析系统-代码展示
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_job_data(url):
"""
从指定URL抓取招聘信息
:param url: 招聘网站URL
:return: 招聘信息列表
"""
try:
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 假设招聘信息在中
job_list = soup.find_all('div', class_='job-list')
jobs = []
for job in job_list:
title = job.find('h2').text
company = job.find('span', class_='company').text
location = job.find('span', class_='location').text
jobs.append({'title': title, 'company': company, 'location': location})
return jobs
except Exception as e:
print(f"Error fetching data: {e}")
return []
# 示例用法
url = 'https://example.com/jobs'
job_data = fetch_job_data(url)
print(job_data)
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def filter_jobs(jobs, user_preferences):
"""
根据用户偏好筛选招聘信息
:param jobs: 招聘信息列表
:param user_preferences: 用户偏好字典
:return: 筛选后的招聘信息列表
"""
# 提取关键词
keywords = ' '.join(user_preferences.values())
# TF-IDF向量化
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([job['title'] for job in jobs] + [keywords])
# 计算余弦相似度
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix[-1], tfidf_matrix[:-1])
# 筛选相似度高的招聘信息
filtered_jobs = [jobs[i] for i in cosine_sim.argsort()[0][-5:]] # 取相似度最高的5个
return filtered_jobs
# 示例用法
user_preferences = {'title': 'software engineer', 'location': 'Beijing'}
filtered_jobs = filter_jobs(job_data, user_preferences)
print(filtered_jobs)
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
def recommend_jobs(jobs, user_history):
"""
基于用户历史行为进行个性化推荐
:param jobs: 招聘信息列表
:param user_history: 用户历史行为数据
:return: 推荐的招聘信息列表
"""
# 转换为DataFrame
jobs_df = pd.DataFrame(jobs)
# 用户历史行为向量
user_vector = user_history.mean(axis=0)
# KMeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(jobs_df)
# 找到用户最可能的聚类
user_cluster = kmeans.predict(user_vector.values.reshape(1, -1))[0]
# 推荐同一聚类中的招聘信息
recommended_jobs = jobs_df[kmeans.labels_ == user_cluster]
return recommended_jobs.head(5).to_dict('records')
# 示例用法
user_history = pd.DataFrame [{'title': 'software engineer', 'company': 'ABC', 'location': 'Beijing'},
{'title': 'data scientist', 'company': 'XYZ', 'location': 'Shanghai'}]
recommended_jobs = recommend_jobs(job_data, user_history)
print(recommended_jobs)
线上招聘信息分析系统-结语
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