🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于Django的毕业生就业智能推荐信息系统-功能介绍
本系统《基于Django的毕业生就业智能推荐信息系统》是一个旨在解决高校毕业生求职信息过载与企业招聘效率低下问题的综合性服务平台。系统采用成熟的B/S架构，后端依托于Python语言的Django框架，负责处理复杂的业务逻辑、数据交互与安全控制，确保了系统的高效性与稳定性。前端界面则采用Vue.js结合ElementUI组件库进行构建，为用户提供了现代化、响应式且交互流畅的操作体验，所有数据均存储在关系型数据库MySQL中，保证了数据的持久化与一致性。系统的核心功能模块围绕毕业生与用人单位两大主体展开，毕业生用户可以注册登录、完善个人学术背景、专业技能、项目经历及求职意向等多维度信息档案，并能浏览系统根据其特征智能推荐的岗位信息；企业管理员则可以发布、管理职位信息，筛选和查看匹配的毕业生简历。系统的灵魂在于其内置的智能推荐引擎，它通过分析毕业生的专业、技能标签与企业的岗位需求描述，运用内容匹配算法，实现人岗的精准对接，极大地提升了信息匹配的效率和准确性，为毕业生提供了个性化的求职路径，也为学校就业指导部门提供了数据可视化的管理工具，从而形成一个闭环的、智能化的就业服务生态。
基于Django的毕业生就业智能推荐信息系统-选题背景意义
选题背景 每年到了毕业季，数百万的大学毕业生都会涌入就业市场，开启他们人生中一段重要的求职旅程。然而，面对海量的招聘信息和纷繁复杂的岗位要求，许多同学常常感到手足无措，不知道自己的专业和技能到底适合什么样的工作，信息过载反而成了他们找到心仪工作的障碍。与此同时，高校的就业指导老师们也面临着巨大的压力，他们需要手动整理和核对大量的学生就业数据，为每个学生提供个性化的指导建议，整个过程不仅效率低下，而且很难做到精准。企业这边也挺头疼，发布的招聘信息很容易被淹没在信息的海洋里，难以快速找到真正匹配的候选人。这种信息不对称的局面，让毕业生、学校和企业三方都耗费了大量不必要的时间和精力。因此，开发一个能够智能连接毕业生与岗位需求的系统，用技术手段来梳理和匹配信息，就显得十分有必要和迫切了。 选题意义 这个课题的实际意义，说白了，就是想用咱们学到的技术，去解决一个身边真实存在的问题。对毕业生同学来说，这个系统就像一个专属的求职小助手，它不用你再像无头苍蝇一样去大海捞针，而是根据你的实际情况，把那些真正适合你的岗位推到你面前，这能帮你节省下大量刷招聘网站的时间，让你能更专注于准备面试和提升自己，减少求职期间的焦虑感。对学校的管理工作而言，它提供了一个集中的数据平台，老师可以很直观地看到学生的就业动态、哪些专业受欢迎、哪些技能是企业看重的，这些数据反过来又能指导学校的课程设置和教学改革，让培养方案更贴近市场需求。从技术学习角度看，虽然它只是个毕业设计，但它确实把一个完整项目从数据库设计、后端API开发到前端页面实现，再到核心算法集成的全过程都走了一遍，这种全栈开发的实践经验，对于巩固所学知识、锻炼解决实际问题的能力，价值是挺大的，它不是什么空泛的理论，而是把技术真正用在了实处。
基于Django的毕业生就业智能推荐信息系统-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）
基于Django的毕业生就业智能推荐信息系统-视频展示
基于Django的毕业生就业智能推荐信息系统-图片展示
基于Django的毕业生就业智能推荐信息系统-代码展示
# 离线大数据预处理与模型训练（示例），在实际部署中可能与Django应用分离
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("GraduateJobModel").getOrCreate()
# 假设从MySQL加载了大量历史招聘和毕业生数据到Spark DataFrame进行特征工程和模型训练
# history_data = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/graduate_db", "table", properties={"user": "user", "password": "password"})
# ... 模型训练过程 ...
# trained_model.save("path/to/model")
# spark.stop()
# 以下是Django后端核心业务处理代码
def get_student_profile_for_recommendation(student_id):
"""获取并结构化学生档案信息，用于推荐算法"""
from .models import Student, Skill, StudentSkill
try:
student_obj = Student.objects.get(id=student_id)
# 获取学生所有技能，并转换为标签列表
student_skills = StudentSkill.objects.filter(student=student_obj).select_related('skill')
skill_tags = [ss.skill.name for ss in student_skills]
# 构建用于推荐的学生画像字典
profile = {
'student_id': student_obj.id,
'major': student_obj.major,
'degree': student_obj.degree,
'desired_city': student_obj.desired_city,
'desired_position_type': student_obj.desired_position_type,
'skills': skill_tags,
'gpa': student_obj.gpa
}
return profile
except Student.DoesNotExist:
return None
def get_all_active_jobs():
"""获取所有在招的岗位信息，用于推荐算法匹配"""
from .models import Job
# 筛选出状态为'招聘中'的岗位，并预加载相关数据以提升查询效率
active_jobs = Job.objects.filter(status='active').select_related('company')
job_list = []
for job in active_jobs:
# 将岗位要求技能字符串分割成列表
required_skills = [skill.strip() for skill in job.required_skills.split(',') if skill.strip()]
job_data = {
'job_id': job.id,
'title': job.title,
'company_name': job.company.name,
'city': job.city,
'job_type': job.job_type,
'required_major': job.required_major,
'required_skills': required_skills,
'min_gpa': job.min_gpa
}
job_list.append(job_data)
return job_list
def generate_intelligent_recommendations(student_id, top_n=10):
"""核心推荐函数：基于内容匹配为学生生成岗位推荐列表"""
student_profile = get_student_profile_for_recommendation(student_id)
if not student_profile:
return []
all_jobs = get_all_active_jobs()
job_scores = []
# 遍历所有岗位，计算每个岗位与该学生的匹配分数
for job in all_jobs:
score = 0
# 专业匹配度权重最高
if student_profile['major'] == job['required_major']:
score += 40
# 城市匹配
if student_profile['desired_city'] == job['city']:
score += 20
# 职位类型匹配
if student_profile['desired_position_type'] == job['job_type']:
score += 15
# 技能匹配度计算
student_skills_set = set(student_profile['skills'])
job_skills_set = set(job['required_skills'])
if job_skills_set:
skill_match_ratio = len(student_skills_set & job_skills_set) / len(job_skills_set)
score += skill_match_ratio * 25 # 技能匹配占25分
# GPA门槛检查
if student_profile['gpa'] and job['min_gpa'] and student_profile['gpa'] >= job['min_gpa']:
score += 5
# 将评分结果存入列表
if score > 0: # 只保留有匹配分的岗位
job_scores.append({'job': job, 'score': score})
# 根据分数进行降序排序
sorted_jobs = sorted(job_scores, key=lambda x: x['score'], reverse=True)
# 返回前N个推荐结果
recommended_jobs = [item['job'] for item in sorted_jobs[:top_n]]
return recommended_jobs
基于Django的毕业生就业智能推荐信息系统-结语
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