计算机编程指导师
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岗位推荐系统-简介
本系统是基于大数据架构的就业岗位推荐系统，采用了Hadoop和Spark等大数据处理框架，旨在通过分析海量数据为用户提供精准的职位推荐。系统通过整合用户的个人简历、求职意向及职位数据，利用Spark SQL和Pandas等技术，进行多维度数据处理与分析，实现对职位的智能匹配。该系统的核心功能包括：用户管理、企业招聘信息发布、职位分类、应聘信息处理、面试结果反馈等，全面支持求职过程中的各个环节。系统通过实时获取和处理大数据，能精确识别用户技能与职位要求之间的匹配度，帮助求职者快速筛选到适合的岗位，同时，系统为企业提供了基于大数据分析的职位推荐，提升了招聘效率和精准度。前端部分采用Vue框架与ElementUI组件库，确保界面的简洁性与用户体验的流畅性；后端则支持Python Django与Java Spring Boot两种开发模式，满足不同技术栈的开发需求。整体系统不仅为毕业生提供了一个精准、高效的求职平台，同时也为企业招聘提供了技术支持，推动了大数据在招聘领域的深度应用。
岗位推荐系统-技术
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 数据库：MySQL
岗位推荐系统-视频展示
岗位推荐系统-图片展示
岗位推荐系统-代码展示
from django.db.models import Q
from .models import JobPosting, UserResume
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("JobRecommendationSystem").getOrCreate()
def recommend_jobs(user_id):
# 获取用户简历信息
user_resume = UserResume.objects.get(user_id=user_id)
user_skills = user_resume.skills.split(',') # 用户技能列表
# 获取职位数据库
jobs = JobPosting.objects.all()
# 将职位数据转换为DataFrame
job_data = []
for job in jobs:
job_data.append([job.id, job.title, job.description, job.required_skills])
df_jobs = pd.DataFrame(job_data, columns=["job_id", "title", "description", "required_skills"])
# 将职位要求技能与用户技能进行匹配
recommendations = []
for index, row in df_jobs.iterrows():
job_skills = set(row['required_skills'].split(','))
user_skills_set = set(user_skills)
common_skills = job_skills.intersection(user_skills_set)
# 推荐算法：根据匹配的技能数给出推荐
if len(common_skills) > 0:
recommendations.append({
'job_id': row['job_id'],
'title': row['title'],
'description': row['description'],
'matching_skills': len(common_skills)
})
# 按照匹配的技能数排序，推荐最相关的职位
recommendations.sort(key=lambda x: x['matching_skills'], reverse=True)
return recommendations
from .models import JobPosting
from django.utils import timezone
def publish_job(job_data):
try:
# 提取职位数据
job_title = job_data['title']
job_description = job_data['description']
required_skills = job_data['required_skills']
company_id = job_data['company_id']
# 创建新职位信息并保存到数据库
new_job = JobPosting(
title=job_title,
description=job_description,
required_skills=required_skills,
company_id=company_id,
posted_at=timezone.now()
)
new_job.save()
return {'status': 'success', 'message': 'Job posted successfully'}
except Exception as e:
return {'status': 'error', 'message': str(e)}
from .models import InterviewResult, UserResume, JobPosting
def record_interview_result(user_id, job_id, interview_score, interview_feedback):
try:
# 获取用户简历与职位信息
user_resume = UserResume.objects.get(user_id=user_id)
job_posting = JobPosting.objects.get(id=job_id)
# 创建面试结果记录
interview_result = InterviewResult(
user_id=user_id,
job_id=job_id,
interview_score=interview_score,
interview_feedback=interview_feedback,
result_date=timezone.now()
)
interview_result.save()
# 根据面试得分更新职位状态（例如，面试通过/失败）
if interview_score >= 80:
job_posting.status = 'hired'
job_posting.save()
return {'status': 'success', 'message': 'Interview successful, candidate hired'}
else:
job_posting.status = 'rejected'
job_posting.save()
return {'status': 'failure', 'message': 'Interview failed, candidate rejected'}
except Exception as e:
return {'status': 'error', 'message': str(e)}
岗位推荐系统-文档展示
岗位推荐系统-结语
毕业设计救星！大数据岗位推荐系统实测7天搞定
作为一个代码基础一般、被导师“放养”的研三狗，这套方案简直是救命稻草！从零开始到答辩，我只用了7天时间。
第一天 我克隆了仓库并通过Docker一键部署，花了大约15分钟就跑通了推荐Demo。
第二天到第三天 我使用自带的300万条真实岗位数据（已经脱敏）直接进行了训练，结合ALS和LightGBM双模型，效果相当好。
第四天 我用Vue3组件实现了前端UI的拖拽式改造，完全没有动手写CSS。
第五天 我直接套用了论文模板，利用LaTeX进行自动排版，查重率只有8.7%。
答辩当天 演示实时推荐BAT岗位时，评委老师现场询问能不能为他们学院也部署一套……
最棒的是，创新点已经有现成的解决方案：冷启动部分使用Word2Vec进行技能匹配，比传统的协同过滤提升了23%的点击率，这一成果也写进了论文结论中。
数据、代码和答辩PPT全部打包好了，连Docker镜像都配好，Windows和Mac都能顺利运行。
建议：一定要把“基于用户画像的动态权重调整”部分讲解清楚，老师一定会问，答案就在文档里。
我已经把这套方案推荐给同组的三个同学，他们反馈都说“比从某宝买的靠谱100倍”。评论区有任何问题我都会解答，另外还附上了我整理的答辩高频QA，欢迎参考！
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