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文章目录
本次文章主要是介绍基于Python的大学生就业信息推荐系统 爬虫数据可视化大屏分析
1、大学生就业信息推荐系统-前言介绍
1.1背景
随着经济社会的快速发展，大学生就业形势日趋复杂，传统招聘平台存在信息冗杂、匹配效率低下等问题，求职者往往需要花费大量时间筛选合适的职位信息。现有招聘系统缺乏个性化推荐机制，无法根据用户特征和偏好提供精准的岗位匹配服务，导致就业信息与求职需求之间存在较大差距。如何构建一个智能化的就业信息推荐平台，提高求职效率和匹配准确性，成为亟待解决的现实问题。
1.2课题功能、技术
本系统采用Python语言作为核心开发技术，结合Django后端框架和Vue前端框架构建完整的Web应用架构；通过爬虫技术从58同城等招聘网站获取实时就业数据，运用协同过滤算法实现个性化岗位推荐功能，利用Echarts技术构建可视化大屏展示职业分布、学历要求、公司类型等多维度数据分析结果。系统包含用户登录注册、招聘信息浏览推荐、系统公告查看等用户功能模块，以及用户管理、信息管理等管理员功能模块，形成了完整的就业信息服务体系。
1.3 意义
该系统的设计与实现为大学生提供了更加便捷高效的求职服务平台，通过数据挖掘和推荐算法技术提升了招聘信息的匹配精度，可视化分析功能为用户提供了全面的就业市场洞察，对促进大学生就业具有积极的现实意义和应用价值。
2、大学生就业信息推荐系统-研究内容
1、招聘数据采集与预处理：系统运用Python爬虫技术从58同城等主流招聘平台实时获取大学生相关岗位信息，包括职位名称、薪资待遇、工作地点、学历要求、工作经验等关键字段。采集完成后，通过数据清洗模块去除重复信息和无效数据，规范化处理薪资格式和地理位置信息，建立标准化的招聘数据集，为后续推荐算法提供高质量的数据基础。
2、数据存储与管理：基于MySQL数据库设计合理的表结构，存储用户信息、招聘数据、推荐记录等核心数据；建立数据索引优化查询性能，设计数据备份机制保障信息安全。
3、推荐算法实现与优化：采用协同过滤算法构建个性化推荐模型，通过分析用户行为数据和岗位特征信息，计算用户-岗位相似度矩阵，实现精准的职位推荐功能；不断优化算法参数，提升推荐准确率和用户满意度。
4、数据可视化分析：运用Echarts技术构建综合性数据分析大屏，直观展示就业市场趋势、热门行业分布、薪资水平统计、学历需求分析等多维度信息，帮助用户全面了解当前就业形势和市场需求变化。
5、系统架构设计与部署：采用Django框架搭建后端服务，处理业务逻辑和数据接口；Vue框架构建前端界面，实现用户交互和数据展示；完成系统集成后进行全面测试，包括功能验证、性能评估和安全检测，确保系统稳定运行和良好的用户体验。
3、大学生就业信息推荐系统-开发技术与环境
- 开发语言：Python
- 后端框架：Django
- 大数据：Hadoop+Spark+Hive
- 前端：Vue
- 数据库：MySQL
- 算法：协同过滤推荐算法
- 开发工具：pycharm
4、大学生就业信息推荐系统-功能介绍
亮点：（协同过滤推荐算法、爬虫【58同城】、Echarts可视化）
1、用户功能：登录注册、查看招聘信息推荐信息、查看招聘信息、查看系统公告。
2、管理员：用户管理、招聘信息管理、系统管理、个人中心。
3、大屏可视化分析：职业名称、学历要求、公司类型、招聘信息、公司名称、工作经验、工作类型、公司规模。
4、算法：协同过滤算法。
5、大学生就业信息推荐系统-论文参考
6、大学生就业信息推荐系统-成果展示
6.1演示视频
大数据毕业设计选题指南-基于Python的大学生就业信息推荐系统 爬虫数据可视化大屏分析
6.2演示图片
☀️可视化大屏☀️
☀️登录注册☀️
☀️查看招聘信息☀️
☀️招聘信息管理☀️
☀️用户管理☀️
在这里插入图片描述
7、代码展示
1.数据清洗【代码如下（示例）：】
class JobDataCleaner:
def __init__(self):
"""初始化数据清洗器"""
self.salary_pattern = re.compile(r'(\d+)-(\d+)k|(\d+)k以上|面议')
self.experience_mapping = {
'不限': 0, '应届生': 0, '1年以下': 0.5, '1-3年': 2,
'3-5年': 4, '5-10年': 7, '10年以上': 10
}
def load_data(self, file_path):
"""加载原始数据"""
try:
data = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')
print(f"成功加载数据，共{len(data)}条记录")
return data
except Exception as e:
print(f"数据加载失败：{e}")
return None
def remove_duplicates(self, df):
"""去除重复数据"""
before_count = len(df)
# 基于职位名称、公司名称、工作地点去重
df_cleaned = df.drop_duplicates(
subset=['job_title', 'company_name', 'location'],
keep='first'
)
after_count = len(df_cleaned)
print(f"去重处理：删除{before_count - after_count}条重复记录")
return df_cleaned
def clean_salary(self, df):
"""清洗薪资数据"""
def extract_salary_range(salary_str):
if pd.isna(salary_str) or salary_str == '面议':
return np.nan, np.nan
salary_str = str(salary_str).lower()
match = self.salary_pattern.search(salary_str)
if match:
if match.group(1) and match.group(2): # 范围薪资
return int(match.group(1)), int(match.group(2))
elif match.group(3): # X k以上
return int(match.group(3)), int(match.group(3)) + 5
return np.nan, np.nan
# 提取薪资范围
salary_ranges = df['salary'].apply(extract_salary_range)
df['salary_min'] = [x[0] for x in salary_ranges]
df['salary_max'] = [x[1] for x in salary_ranges]
# 计算平均薪资
df['salary_avg'] = (df['salary_min'] + df['salary_max']) / 2
print("薪资数据清洗完成")
return df
def clean_experience(self, df):
"""清洗工作经验数据"""
def standardize_experience(exp_str):
if pd.isna(exp_str):
return 0
exp_str = str(exp_str)
for key, value in self.experience_mapping.items():
if key in exp_str:
return value
return 0
df['experience_years'] = df['experience'].apply(standardize_experience)
print("工作经验数据标准化完成")
return df
def clean_education(self, df):
"""清洗学历要求数据"""
education_mapping = {
'不限': 1, '中专': 2, '高中': 2, '大专': 3,
'本科': 4, '硕士': 5, '博士': 6
}
2.大屏可视化【代码如下（示例）：】
class DashboardDataView(View):
"""大屏数据接口"""
def get(self, request):
"""获取可视化数据"""
data = {
'job_statistics': self.get_job_statistics(),
'salary_analysis': self.get_salary_analysis(),
'education_distribution': self.get_education_distribution(),
'company_analysis': self.get_company_analysis(),
'location_statistics': self.get_location_statistics(),
'experience_requirements': self.get_experience_requirements(),
'industry_trends': self.get_industry_trends(),
'real_time_data': self.get_real_time_data()
}
return JsonResponse(data, safe=False)
def get_job_statistics(self):
"""职位统计数据"""
total_jobs = JobInfo.objects.count()
active_jobs = JobInfo.objects.filter(status='active').count()
today_jobs = JobInfo.objects.filter(
created_date__date=timezone.now().date()
).count()
# 热门职位Top10
hot_positions = JobInfo.objects.values('job_title').annotate(
count=Count('id')
).order_by('-count')[:10]
return {
'total_jobs': total_jobs,
'active_jobs': active_jobs,
'today_jobs': today_jobs,
'hot_positions': list(hot_positions)
}
def get_salary_analysis(self):
"""薪资分析数据"""
salary_ranges = [
{'range': '3k-5k', 'min': 3, 'max': 5},
{'range': '5k-8k', 'min': 5, 'max': 8},
{'range': '8k-12k', 'min': 8, 'max': 12},
{'range': '12k-20k', 'min': 12, 'max': 20},
{'range': '20k以上', 'min': 20, 'max': 100}
]
salary_distribution = []
for salary_range in salary_ranges:
count = JobInfo.objects.filter(
salary_min__gte=salary_range['min'],
salary_max__lte=salary_range['max']
).count()
salary_distribution.append({
'range': salary_range['range'],
'count': count
})
avg_salary = JobInfo.objects.aggregate(
avg_salary=Avg('salary_avg')
)['avg_salary'] or 0
return {
'salary_distribution': salary_distribution,
'average_salary': round(avg_salary, 2)
}
def get_education_distribution(self):
"""学历要求分布"""
education_mapping = {
1: '不限', 2: '中专/高中', 3: '大专',
4: '本科', 5: '硕士', 6: '博士'
}
education_stats = JobInfo.objects.values('education_level').annotate(
count=Count('id')
).order_by('education_level')
education_data = []
for stat in education_stats:
level = stat['education_level']
education_data.append({
'name': education_mapping.get(level, '未知'),
'value': stat['count']
})
8、结语（文末获取源码）
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