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1、项目介绍

技术栈：
基于Python语言、PySpark技术、Django框架、requests爬虫、协同过滤推荐算法、HTML

2、项目界面

（1）职位查询

（2）职位详情页面

（3）企业查询

（4）相关岗位推荐----基于物品协同过滤推荐算法

（5）岗位推荐—基于用户协同过滤推荐算法

（6）后台数据管理

（7）注册登录

（8）数据爬取

3、项目说明

该系统是一个创新的招聘推荐平台，它结合了大数据处理、机器学习算法和Web开发技术，旨在为企业和求职者提供更加精准、高效的匹配服务。

在数据处理方面，系统采用了PySpark技术。PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了强大的分布式计算能力，能够处理海量的招聘数据和用户行为数据。通过PySpark，系统能够高效地清洗、转换和存储数据，为后续的分析和推荐提供坚实的基础。

在Web开发方面，系统采用了Django框架。Django是一个高级的Python Web框架，它允许快速开发安全、可维护的网站。通过Django，系统构建了一个用户友好的界面，使得企业和求职者能够方便地浏览、搜索和推荐职位。

为了获取最新的招聘信息，系统还采用了requests爬虫技术。requests是一个简单易用的HTTP库，它允许发送HTTP请求并获取响应。通过requests爬虫，系统能够定期从各大招聘网站抓取最新的职位信息，并实时更新到数据库中。

在推荐算法方面，系统实现了协同过滤推荐算法。协同过滤是一种基于用户行为或物品属性的推荐方法，它能够根据用户的历史行为和偏好来推荐相似的职位。通过协同过滤算法，系统能够为用户推荐符合其兴趣和能力要求的职位，提高匹配的精准度和用户的满意度。

总的来说，该系统通过整合Python语言、PySpark技术、Django框架、requests爬虫以及协同过滤推荐算法等先进技术，构建了一个高效、智能的招聘推荐平台。它不仅能够为企业提供优质的招聘服务，还能够为求职者提供更加精准的职位推荐，促进人才与企业的有效对接。未来，该系统将继续优化算法、提升性能，为用户提供更加优质、便捷的服务。

4、核心代码

# 职位信息分页查询
def get_jobs(request):
    data = request.json
    not_q = ("total", "page", "pagesize", "providesalary")
    pagesize = data.get("pagesize", 12)
    page = data.get("page", 1)
    # 加入筛选条件
    params = {k: v for k, v in data.items() if k not in not_q and v}
    # 薪资范围筛选条件做特别处理
    if "providesalary" in data and data["providesalary"]:
        q = salary_q[data["providesalary"]]
        params_q = Q(**params) & q
    # 其余筛选条件直接加入
    else:
        params_q = Q(**params)
    # 筛选职位，并按照职位id倒排
    objs = Job.objects.filter(params_q).order_by("-id").all()
    pg = Paginator(objs, pagesize)
    # 分页
    page = pg.page(page)
    # 返回数据
    return JsonResponse(
        {
            "total": pg.count,
            "records": to_dict(page.object_list),
        }
    )


def post_resume(request):
    jid = request.json.get("jid")
    ResumePost.objects.update_or_create(
        defaults=dict(user=request.user, job=Job.objects.get(pk=jid)),
        user=request.user,
        job=Job.objects.get(pk=jid),
    )
    return JsonResponse({"ok": 1})


# 获取单个职位详细信息
def get_job(request):
    # 按所给职位id，查出职位信息并返回
    id = request.json.get("id")
    obj = get_object_or_404(Job, id=id)
    ViewHistory.objects.create(user=request.user, job=obj)
    return JsonResponse(to_dict([obj])[0])


def get_company(request):
    id = request.json.get("id")
    obj = get_object_or_404(Company, id=id)
    return JsonResponse(to_dict([obj])[0])


def get_companys(request):
    body = request.json
    pagesize = body.get("pagesize", 10)
    page = body.get("page", 1)
    exclude_fields = ["pagesize", "page", "total"]
    query = {k: v for k, v in body.items() if k not in exclude_fields and v}
    q = Q(**query)
    objs = Company.objects.filter(q).order_by("-id")
    paginator = Paginator(objs, pagesize)
    pg = paginator.page(page)
    result = list(pg.object_list)
    result = to_dict(result)
    return JsonResponse({"total": paginator.count, "records": result})


def get_resume_posts(request):
    body = request.json
    pagesize = body.get("pagesize", 10)
    page = body.get("page", 1)
    exclude_fields = ["pagesize", "page", "total"]
    query = {k: v for k, v in body.items() if k not in exclude_fields and v}
    q = Q(**query, user__id=request.user.id)
    objs = ResumePost.objects.filter(q).order_by("-id")
    paginator = Paginator(objs, pagesize)
    pg = paginator.page(page)
    result = list(pg.object_list)
    for i in result:
        i.j = to_dict([i.job])[0]
    result = [
        {**i["j"], "created_time": i["created_time"].strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}
        for i in to_dict(result)
    ]
    return JsonResponse({"total": paginator.count, "records": result})


def get_user_recommend_jobs(request):
    topK = 12
    # 基于用户推荐
    try:
        ids = AppConfig.recommendJobsForUser(request.user.id, topK=topK)
        jobs = Job.objects.filter(id__in=ids).order_by("?")
        return JsonResponse(to_dict(jobs), safe=False)
    except:
        return history_recommand(request, topK)


def get_content_recommend_jobs(request):
    # 基于物品推荐
    topK = 6
    body = request.json
    id = body.get("id")
    o = Job.objects.get(pk=id)
    try:
        ids = AppConfig.recommendProductsForProduct(o.id, topK=topK)
        jobs = Job.objects.filter(id__in=ids).order_by("?")
    except:
        jobs = Job.objects.filter(companyind_text=o.companyind_text).order_by("?")[
            :topK
        ]
    return JsonResponse(to_dict(jobs), safe=False)


def history_recommand(request, topK=5):
    jobIds = (
        ViewHistory.objects.filter(user_id=request.user.id)
        .values_list("job_id")
        .distinct()
    )
    jobs = []
    # 根据历史查看记录推荐
    if jobIds:
        jobIds = [i[0] for i in jobIds]
        cates = [
            i[0]
            for i in Job.objects.filter(id__in=jobIds).values_list("companyind_text")
        ]
        most_common_cates = list(dict(Counter(cates).most_common(2)).keys())
        jobs = Job.objects.filter(companyind_text__in=most_common_cates).order_by("?")[
            :topK
        ]
    # 没有记录则随机推荐
    else:
        jobs = Job.objects.order_by("?")[:topK]
    return JsonResponse(to_dict(jobs), safe=False)

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