基于机器学习的就业岗位推荐系统

前言介绍

随着网络科学技术不断的发展和普及化，用户在寻找适合自己的信息管理系统时面临着越来越大的挑战。因此，本文介绍了一套基于机器学习的就业岗位推荐系统，在技术实现方面，本系统采用Python、HTML、CSS、JS以及MySQL数据库编程，使用django框架实现前后端的连接和交互功能。用户需要先注册账号，然后才能登录系统并使用功能。本文还对就业岗位推荐系统的研究现状和意义进行了详细介绍。随着大数据和人工智能技术的不断发展，信息管理系统正逐渐成为网络应用中越来越重要的部分。本文提出的就业岗位推荐系统将为用户提供更加高效和准确的信息智能化服务，满足用户的需求。总之，本文旨在介绍一套具有实际应用意义基于机器学习的的就业岗位推荐系统，针对传统管理方式进行了重要改进。通过对系统的实现和应用，本文展示了高效、准确的就业岗位推荐系统应该具备的特点和功能，为就业岗位推荐系统的研究和应用提供了有益的参考。

选题背景及意义

随着移动互联网和网络技术的不断发展，越来越多的人通过互联网在线管理。为了满足用户的需求，越来越多的线上管理系统涌现出来。然而，由于各行业的工作大部分为高重复度的手工查找，这些工作耗费了大量人力资源又很容易出现细小的差错，如此可见都存在一定的缺点。因此，同时结合Python语言，设计并实现一个基于django的就业岗位推荐系统，就具有重要的背景和意义。一方面，通过采用VUE框架技术，可以获取更加全面和高质量的就业岗位推荐系统，并根据用户需求进行分类和整理，便于用户快速浏览和选择。另一方面，通过就业岗位推荐系统的设计和实现，可以让用户通过简单方便的操作方式找到合适的招聘信息，并保证信息的及时更新和可靠性，提升用户的满意度。此外，该项目还能够为Python技术的实践提供机会。Python是目前最为流行的编程语言之一，具有易学易入门、功能强大、高效等优点，引起了越来越多年轻人的兴趣。通过实现一个就业岗位推荐系统，可以让初学者更深入地理解Python编程的特点和运用方法，综上所述，基于django的就业岗位推荐系统的设计与实现，具有实际应用和教育意义，有助于提升用户的体验和趣味性，同时也能够为Python技术的学习者提供有益的实践平台。

01开发环境

1.1 Python 技术

1.2 Django框架

1.3 Scrapy爬虫

1.4 MySQL数据库

1.5 B/S 结构

1.6 Vue.js 技术

1.7 随机森林回归算法

1.8 人脸识别

02系统功能模块

亮点（爬虫【Boss直聘网站】、机器学习（随机森林）、人脸识别、智能推荐、Echarts可视化）

1、数据管理：爬虫信息列表展示。

2、数据存储：mysql数据库。

3、Echarts可视化：各种数据统计后图表展示

4、数据预测：根据随机森林回归算法预测。

5、人脸识别：调用本地摄像头或上传图片识别

04图片展示

后台管理系统

05系统文档、代码展示

5.1 系统文档

5.2 代码展示

#随机森林回归算法（学习交流+vx：S20231025S ）
def to_forecast(data,req_dict,value):
    if len(data) < 5:
        print(f"的样本数量不足: {len(data)}")
        return pd.DataFrame()
    target_names = data[
        'intendedposition'
    ].unique()
    #3.处理特征值和目标值
    labels={}
    for key in data.keys():
        if pd.api.types.is_string_dtype(data[key]):
            label_encoder = LabelEncoder()
            labels[key] = label_encoder
            data[key] = label_encoder.fit_transform(data[key])
    #4.数据集划分
    X = data[[
        'industrycategory',
        'workexperience',
        'educationalbackground',
        'fullname',
        'paylevel',
    ]]
    y = data[[
        'intendedposition',
    ]]
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.2, random_state=22)
    #5.构建预测特征值
    #根据输入的特征值去预测
    if req_dict:
        req_dict.pop('addtime',None)
        future_df = pd.DataFrame([req_dict])
        for key in future_df.keys():
           if key in labels:
               encoder = labels[key]
               values = future_df[key][0]
               try:
                   values = encoder.transform([values])[0]
               except ValueError as e: #处理未见过的标签
                   values = np.array([encoder.transform([v])[0] if v in encoder.classes_ else -1 for v in values]).sum()
               future_df[key][0] = values
    else:
        future_df = x_test
    #特征工程-标准化
    estimator_file = os.path.join(parent_directory, "curriculumvitaeforecast.pkl")
    #使用随机森林进行分类
    estimator = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
    _, num_columns = y_train.shape
    if num_columns>=2:
        estimator.fit(x_train, y_train)
    else:
        estimator.fit(x_train, y_train.values.ravel())
    #预测测试集
    y_pred = estimator.predict(x_test)
    plt.figure(figsize=auto_figsize(target_names))
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体 SimHei
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号 '-' 显示为方块的问题
    cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
    sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d", cmap="Blues", xticklabels=target_names, yticklabels=target_names)
    plt.xlabel("预测值")
    plt.ylabel("实际值")
    plt.title("实际值VS预测值(热图)")
    directory =os.path.join(parent_directory, "templates","upload","curriculumvitaeforecast","figure.png")
    os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
    plt.savefig(directory)
    plt.clf()
    plt.close()
    #输出准确率
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
    #绘制特征重要性
    feature_importances = estimator.feature_importances_
    features = [
        'industrycategory',
        'workexperience',
        'educationalbackground',
        'fullname',
        'paylevel',
    ]
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    sns.barplot(x=feature_importances, y=features)
    plt.xlabel("特征重要性评分")
    plt.ylabel("特征")
    plt.title("随机森林中的特征重要性")
    if value!=None:
        directory =os.path.join(parent_directory, "templates","upload","curriculumvitaeforecast","{value}_figure.png")
        os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
        plt.savefig(directory)
    else:
        directory =os.path.join(parent_directory, "templates","upload","curriculumvitaeforecast","figure_other.png")
        os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
        plt.savefig(directory)
    plt.clf()
    plt.close()
    #保存模型
    joblib.dump(estimator, estimator_file)