💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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💕💕文末获取源码
大学生就业信息推荐系统-系统功能
本系统《基于Python的大学生就业信息推荐系统》是一个旨在为高校学生提供精准、高效就业信息服务的B/S架构Web应用。系统以后端Python语言结合Django框架为核心，负责处理全部业务逻辑、数据交互与算法实现；前端界面则采用Vue.js与ElementUI组件库进行构建，确保了用户交互的流畅性与视觉体验的现代化。数据持久化层选用稳定可靠的MySQL数据库，用于存储用户信息、企业资料、职位详情等关键数据。系统的核心功能模块围绕“推荐”展开，涵盖了学生用户管理、职位信息管理、个性化推荐引擎以及数据可视化分析。它通过收集并分析学生的专业背景、技能标签、课程成绩及过往的浏览行为，动态构建多维度的用户画像。随后，系统内置的推荐算法会依据此画像，从海量的职位数据库中智能筛选并推送匹配度最高的招聘信息，从而将传统的“人找信息”模式转变为高效的“信息找人”模式，致力于为即将步入社会的大学生提供一个集中、智能、个性化的求职信息获取平台，有效简化求职初期的信息搜集与筛选过程。
大学生就业信息推荐系统-技术选型
开发语言：Java+Python（两个版本都支持）
后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+HTML
数据库：MySQL
系统架构：B/S
开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
大学生就业信息推荐系统-背景意义
选题背景
随着我国高等教育规模的持续扩大，高校毕业生数量逐年攀升，使得就业市场的竞争态势日趋激烈。在这一背景下，大学生群体普遍面临着信息过载与信息不对称的双重困境。海量的招聘信息分散在各大招聘网站、企业官网及社交媒体平台，形式各异，质量参差不齐，学生需要耗费大量的时间和精力进行手动搜集、甄别与筛选，效率极为低下。同时，许多学生对于自身的职业定位、市场对人才的具体需求缺乏清晰认知，导致在求职过程中目标模糊，难以精准地找到与自身能力和兴趣相匹配的岗位。传统的校园招聘会或就业指导网站提供的往往是普适性信息，无法满足学生日益增长的个性化、精准化信息获取需求。因此，开发一个能够有效整合多源就业信息，并利用智能化技术为学生提供个性化推荐服务的系统，显得尤为迫切且具有重要的现实价值。
选题意义
本课题的完成具有一定的实践价值与技术探索意义。从实际应用层面来看，它能够直接服务于广大高校毕业生，通过智能推荐引擎显著提升学生获取有效招聘信息的效率，帮助他们在纷繁复杂的市场中快速定位潜在机会，从而将更多精力投入到简历优化、面试准备等关键环节。对于高校就业指导部门而言，系统后台沉淀的学生行为数据与市场需求趋势，可以为其提供决策参考，辅助其调整指导策略，开展更具针对性的就业服务。从技术实践的角度审视，本项目是对全栈Web开发能力的一次综合性锻炼，涵盖了从后端API设计、数据库建模到前端页面实现的完整流程。特别是其中推荐算法的设计与实现，涉及数据清洗、特征工程、模型构建等数据处理与分析环节，是对Python在数据科学领域应用能力的一次深入探索，为开发者未来从事相关领域的技术工作奠定了坚实的基础。总体而言，该项目虽为毕业设计，但其设计思路与实现路径在解决实际问题上提供了一种有益的尝试。
大学生就业信息推荐系统-演示视频
大学生就业信息推荐系统-演示图片
大学生就业信息推荐系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from django.db import connection
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
# 初始化SparkSession，用于大数据处理
spark = SparkSession.builder.appName("JobRecommendationSystem").getOrCreate()
# 核心功能1：构建用户画像
def build_user_profile(user_id):
# 从数据库获取用户基本信息和行为数据
with connection.cursor() as cursor:
cursor.execute("SELECT major, skills, gpa FROM student_profile WHERE user_id=%s", [user_id])
basic_info = cursor.fetchone()
cursor.execute("SELECT job_id, view_duration, action_type FROM user_behavior_log WHERE user_id=%s ORDER BY view_time DESC LIMIT 50", [user_id])
behavior_logs = cursor.fetchall()
# 将用户行为日志转换为Spark DataFrame进行处理
behavior_df = spark.createDataFrame(behavior_logs, ["job_id", "duration", "action"])
# 计算用户对不同职位类别的兴趣权重
interest_weights = behavior_df.filter(behavior_df.action == 'apply').groupBy('job_id').count().withColumnRenamed('count', 'weight')
# 模拟获取职位详情并关联类别
job_categories = spark.createDataFrame([('J001', '后端开发'), ('J002', '数据分析')], ["job_id", "category"])
weighted_interests = interest_weights.join(job_categories, on="job_id").groupBy("category").sum("weight").withColumnRenamed("sum(weight)", "total_weight")
# 解析技能标签并构建技能向量
skills_list = basic_info[1].split(',') if basic_info[1] else []
# 构建并返回用户画像字典
user_profile = {
"user_id": user_id,
"major": basic_info[0],
"gpa": basic_info[2],
"skills": skills_list,
"interest_weights": weighted_interests.rdd.collectAsMap()
}
return user_profile
# 核心功能2：智能推荐算法
def recommend_jobs(user_profile, top_n=10):
# 从数据库加载所有职位信息
with connection.cursor() as cursor:
cursor.execute("SELECT job_id, title, requirements, salary, category FROM job_info")
all_jobs = cursor.fetchall()
# 将职位信息转换为Spark DataFrame
jobs_df = spark.createDataFrame(all_jobs, ["job_id", "title", "requirements", "salary", "category"])
# 将用户技能和职位要求转换为特征向量（简化处理）
user_skills_set = set(user_profile['skills'])
def calculate_match_score(row):
requirements_set = set(re.split(r'[,，、\s]+', row.requirements))
# 计算技能匹配度
matched_skills = user_skills_set.intersection(requirements_set)
skill_score = len(matched_skills) / len(requirements_set) if requirements_set else 0
# 计算类别兴趣权重
category_weight = user_profile['interest_weights'].get(row.category, 1)
# 综合评分
total_score = skill_score * 0.7 + (category_weight / 100) * 0.3
return row.job_id, total_score
# 应用UDF计算每个职位的匹配分数
score_rdd = jobs_df.rdd.map(calculate_match_score)
score_df = spark.createDataFrame(score_rdd, ["job_id", "score"])
# 与原始职位信息关联并按分数降序排序
recommended_jobs_df = score_df.join(jobs_df, on="job_id").orderBy("score", ascending=False)
# 返回前N个推荐结果
return recommended_jobs_df.limit(top_n).toPandas().to_dict('records')
# 核心功能3：职位信息爬取与处理
def crawl_and_process_job_info(target_url):
# 发送HTTP请求获取网页内容
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}
response = requests.get(target_url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
raw_job_list = []
# 解析网页，提取原始职位数据
for item in soup.find_all('div', class_='job-item'):
title = item.find('h3').get_text(strip=True)
company = item.find('span', class_='company-name').get_text(strip=True)
salary_text = item.find('span', class_='salary').get_text(strip=True)
raw_job_list.append((title, company, salary_text, "未分类"))
# 使用Spark对爬取的原始数据进行清洗和结构化
raw_df = spark.createDataFrame(raw_job_list, ["title", "company", "salary_text", "category"])
# 定义薪资解析UDF，将“15-25K”转换为(15000, 25000)
def parse_salary(salary_str):
match = re.match(r'(\d+)-(\d+)K', salary_str)
if match:
return int(match.group(1)) * 1000, int(match.group(2)) * 1000
return (5000, 8000) # 默认值
# 应用UDF并添加新列
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType
parse_salary_udf = udf(parse_salary, ArrayType(IntegerType()))
processed_df = raw_df.withColumn("salary_range", parse_salary_udf(raw_df["salary_text"]))
# 将处理后的数据存入数据库（此处为模拟）
print("数据清洗完成，准备写入数据库...")
processed_df.show()
# 实际应用中，这里会将processed_df写入MySQL的job_info表
return processed_df.count()
大学生就业信息推荐系统-结语
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