详细介绍：基于spark岗位招聘推荐系统 基于用户协同过滤算法 Django框架 数据分析 可视化 大数据 （建议收藏）✅

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1、项目介绍

技术栈：python语言、Django框架、MySQL数据库、前端用的bootstrap做界面渲染设计、基于用户的协同过滤算法、Echarts可视化

项目关键的功能模块
1、用户登录，注册，退出登录
2、前台：岗位操作（查看、评论、评分等）、投递简历、推荐岗位、图表分析展示
3、后台：岗位管理、用户管理、评论管理、打分管理、分类管理等
4、推荐岗位（推荐列表），运用推荐系统（基于用户的协同过滤）算法，给用户推荐可能喜欢的岗位

基于python+django+MySQL+基于用户的协同过滤算法的岗位招聘推荐平台

2、项目界面

（1）首页

（2）岗位推荐

（3）内容可视化

（4）岗位评分

（5）岗位详情页

（6）我的投递

（7）我的评分

（8）个人信息

（9）注册登录

（10）后台管理

3、项目说明

本岗位招聘推荐系统以 Python 为开发语言，依托 Django 框架搭建后端架构，采用 MySQL 数据库存储数据，前端通过 Bootstrap 达成响应式界面渲染，结合基于用户的协同过滤算法与 Echarts 可视化手艺，构建了人岗交互、智能推荐、数据管理一体化平台。
系统功能覆盖用户全流程需求：前台端支持用户登录、注册、退出操作，用户可浏览岗位详情、对岗位评论评分、提交简历投递，核心推荐模块通过协同过滤算法分析用户偏好，生成个性化岗位列表，提升人岗匹配效率；同时嵌入 Echarts 可视化模块，直观展示岗位分布、投递趋势等数据，辅助用户决策。
后台管理端聚焦运营管控，提供岗位管理（新增 / 编辑 / 删除）、用户管理（权限控制 / 信息维护）、评论管理（审核 / 筛选）、打分管理（数据统计）及分类管理功能，保障平台有序运行。
界面设计贴合采用场景，首页布局清晰、岗位推荐页重点突出，“我的投递”“我的评分”“个人信息” 页面便于用户追踪操作记录，注册登录界面简洁易用，后台管理界面特性分区明确，整体兼顾用户体验与运营效率，有效解决传统招聘 “信息冗杂、匹配低效” 问题。

4、核心代码

# 职位详情
def job_detail(request, job_id):
job = JobModel.objects.get(id=job_id)  # 查询岗位信息
comments = CommentModel.objects.filter(job_id=job_id)  # 查询岗位评论
user_id = request.session.get('user_id')
if user_id:
flag_mask = MarkModel.objects.filter(item_id=job_id, user_id=user_id).first()  # 打分情况
else:
flag_mask = False
job.view_number += 1  # 浏览量+1
job.save()
context = {
'job': job,
'comments': comments,
'flag_mask': flag_mask
}
return render(request, 'job_detail.html', context=context)
# 分类下职位列表
def job_list(request, category_id):
jobs = JobModel.objects.filter(
category_id=category_id
)
return render(request, 'job_list.html', {'jobs': jobs})
# 投递简历
def add_order(request):
user_id = request.session.get('user_id')
if not user_id:
return JsonResponse({'code': 400, 'message': '请先登录'})
job_id = request.POST.get('job_id')
flag = OrderModel.objects.filter(user_id=user_id, job_id=job_id).first()
if flag:
return JsonResponse({'code': 400, 'message': '您已投递该岗位，请勿重复投递!'})
OrderModel.objects.create(
user_id=user_id,
job_id=job_id
)
return JsonResponse({'code': 200})
# 添加收藏
def add_collect(request):
user_id = request.session.get('user_id')
if not user_id:
return JsonResponse({'code': 400, 'message': '请先登录'})
job_id = request.POST.get('job_id')
flag = CollectModel.objects.filter(user_id=user_id, job_id=job_id).first()
if flag:
return JsonResponse({'code': 400, 'message': '您已收藏该岗位，请勿重复收藏!'})
CollectModel.objects.create(
user_id=user_id,
job_id=job_id
)
return JsonResponse({'code': 200})
# 添加评论
def add_comment(request):
user_id = request.session.get('user_id')
if not user_id:
return JsonResponse({'code': 400, 'message': '请先登录'})
content = request.POST.get('content')
job_id = request.POST.get('job_id')
if not content:
return JsonResponse({'code': 400, 'message': '内容不能为空'})
CommentModel.objects.create(
user_id=user_id,
content=content,
job_id=job_id
)
return JsonResponse({'code': 200})
# 用户对岗位进行评分
def input_score(request):
user_id = request.session.get('user_id')
if not user_id:
return JsonResponse({'code': 400, 'message': '请先登录'})
score = int(request.POST.get('score'))
item_id = request.POST.get('job_id')
mark = MarkModel.objects.filter(item_id=item_id, user_id=user_id).first()
if mark:
mark.score = score
mark.save()
else:
MarkModel.objects.create(
item_id=item_id,
score=score,
user_id=user_id
)
return JsonResponse({'code': 200})
# 我的收藏
def my_collect(request):
user_id = request.session.get('user_id')
collects = CollectModel.objects.filter(user_id=user_id)
return render(request, 'my_collect.html', {'collects': collects})
# 取消收藏
def delete_collect(request):
collect_id = request.POST.get('collect_id')
collect = CollectModel.objects.get(id=collect_id)
collect.delete()
return JsonResponse({'code': 200})
# 我的投递信息
def my_order(request):
user_id = request.session.get('user_id')
orders = OrderModel.objects.filter(user_id=user_id)
return render(request, 'my_order.html', {'orders': orders})
# 我的评分信息
def my_mark(request):
user_id = request.session.get('user_id')
marks = MarkModel.objects.filter(user_id=user_id)
return render(request, 'my_mark.html', {'marks': marks})
# 个人信息
def my_info(request):
user_id = request.session.get('user_id')
if request.method == 'GET':
# 个人信息界面
info = UserInfoModel.objects.get(id=user_id)
return render(request, 'my_info.html', {'info': info})
else:
# 更新个人信息
username = request.POST.get('username')
password = request.POST.get('password')
phone = request.POST.get('phone') or ''
edu_level = request.POST.get('edu_level') or ''
major = request.POST.get('major') or ''
age = request.POST.get('age') or ''
content = request.POST.get('content') or ''
UserInfoModel.objects.filter(
id=user_id
).update(
username=username,
password=password,
phone=phone,
edu_level=edu_level,
major=major,
age=age,
content=content,
)
return JsonResponse({'code': 200})
# 浏览量统计
def view_count(request):
if request.method == 'GET':
return render(request, 'view_count.html')
else:
jobs = JobModel.objects.all().order_by('-view_number')[:10]
name_list = []
count_list = []
for job in jobs:
name_list.append(job.name)
count_list.append(job.view_number)
return JsonResponse({'code': 200, 'name_list': name_list, 'count_list': count_list})
# 计算两用户的余弦相似度
def calculate_cosine_similarity(user_ratings1, user_ratings2):
# 将用户1的职位评分存入字典，键为职位ID，值为评分 1:5 2:3
item_ratings1 = {rating.item_id: rating.score for rating in user_ratings1}
print('item_ratings1:', item_ratings1)
# 将用户2的职位评分存入字典，键为职位ID，值为评分 1:4
item_ratings2 = {rating.item_id: rating.score for rating in user_ratings2}
print('item_ratings2:', item_ratings2)
# 找出两个用户共同评价过的职位 1
common_items = set(item_ratings1.keys()) & set(item_ratings2.keys())
print('common_items:', common_items)
if len(common_items) == 0:
return 0.0  # 无共同评价的职位，相似度为0
# 提取共同评价职位的评分，存入NumPy数组
user1_scores = np.array([item_ratings1[item_id] for item_id in common_items]) # 5
user2_scores = np.array([item_ratings2[item_id] for item_id in common_items])  # 4
print('user1_scores:', user1_scores)
print('user2_scores:', user2_scores)
# 计算余弦相似度
cosine_similarity = np.dot(user1_scores, user2_scores) / (
np.linalg.norm(user1_scores) * np.linalg.norm(user2_scores))
print('cosine_similarity:', cosine_similarity)
return cosine_similarity
# 基于用户协同过滤推荐
def user_based_recommendation(request, user_id):
try:
# 获取目标用户对象
target_user = UserInfoModel.objects.get(id=user_id)
except UserInfoModel.DoesNotExist:
return JsonResponse({'code': 400, 'message': '该用户不存在'})
# 获取目标用户的职位评分记录
target_user_ratings = MarkModel.objects.filter(user=target_user)
# 用于存储推荐职位的字典
recommended_items = {}
# 遍历除目标用户外的所有其他用户 test1 bhml
for other_user in UserInfoModel.objects.exclude(pk=user_id):
# 获取其他用户的职位评分记录
other_user_ratings = MarkModel.objects.filter(user=other_user)
# 计算目标用户与其他用户的相似度
similarity = calculate_cosine_similarity(target_user_ratings, other_user_ratings)
if similarity > 0:
# 遍历其他用户评价的职位
for item_rating in other_user_ratings:
# 仅考虑目标用户未评价过的职位
if item_rating.item.id not in target_user_ratings.values_list('item', flat=True):
if item_rating.item.id in recommended_items:
# 累积相似度加权的评分和相似度
recommended_items[item_rating.item.id]['score'] += similarity * item_rating.score
recommended_items[item_rating.item.id]['similarity'] += similarity
else:
# 创建推荐职位的记录
recommended_items[item_rating.item.id] = {'score': similarity * item_rating.score,
'similarity': similarity}
# 将推荐职位按照加权评分排序
sorted_recommended_items = sorted(recommended_items.items(), key=lambda x: x[1]['score'], reverse=True)
# 获取排名靠前的推荐职位的ID
top_recommended_items = [item_id for item_id, _ in sorted_recommended_items[:5]]
# 构建响应数据
response_data = []
for item_id in top_recommended_items:
item = JobModel.objects.get(pk=item_id)
similarity = recommended_items[item_id]['similarity']
response_data.append({
'job': item,
'name': item.name,
'id': item.id,
'image': item.image,
'similarity': similarity,
})
context = {
'response_data': response_data
}
return render(request, 'job_recommend.html', context=context)

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