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职位招聘管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言以WEB网页平台的方式进行呈现。前端使用HTML、CSS、Ajax、BootStrap等技术后端使用Django框架处理用户请求。 系统创新点相对于传统的管理系统本系统使用协同过滤推荐算法基于用户对职位的评分为数据基础对当前用户进行个性化的职位推荐。 主要功能如下
系统分为管理员和用户两个角色权限用户可以注册、登录、查看职位、发表评论、对职位进行打分、收藏职位、投递简历查看投递状态、编辑个人简历信息、查看浏览量柱状图、职位推荐等管理员在登录后台管理系统中可以对职位和用户信息进行管理
二、系统部分效果图片展示 三、演示视频代码安装
地址https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/hfnmohf9n5gqfnd7
四、协同过滤推荐算法介绍
协同过滤算法是推荐系统的核心技术之一起源于20世纪90年代。它的基本思想是如果两个人在过去喜欢相似的东西那么他们在未来也可能喜欢相似的东西。协同过滤可以分为两类基于用户的和基于物品的。 基于用户的协同过滤User-based Collaborative Filtering关注于找出拥有相似喜好的用户。例如如果用户A和用户B在过去喜欢了许多相同的电影那么用户A喜欢的其他电影也可能会被用户B喜欢。它的特点是直观、易于实现。 接下来我将用Python实现一个简单的基于用户的协同过滤算法。
import numpy as np# 生成一个示例用户-物品评分矩阵
ratings np.array([[5, 4, 0, 1],[4, 0, 4, 1],[1, 2, 3, 3],[0, 1, 2, 4],
])# 计算用户之间的相似度
def calculate_similarity(ratings):# 用户数量n_users ratings.shape[0]# 初始化相似度矩阵similarity np.zeros((n_users, n_users))for i in range(n_users):for j in range(n_users):# 计算用户i和用户j的相似度rating_i ratings[i, :]rating_j ratings[j, :]# 只考虑双方都评分的项目common_ratings np.where((rating_i 0) (rating_j 0))[0]if len(common_ratings) 0:similarity[i, j] 0else:# 使用余弦相似度similarity[i, j] np.dot(rating_i[common_ratings], rating_j[common_ratings]) / (np.linalg.norm(rating_i[common_ratings]) * np.linalg.norm(rating_j[common_ratings]))return similarity# 生成推荐
def recommend(ratings, similarity, user_index):scores np.dot(similarity, ratings)# 除以每个用户的相似度总和sum_similarity np.array([np.abs(similarity).sum(axis1)])scores scores / sum_similarity.T# 返回推荐结果return scores[user_index]# 计算用户相似度
user_similarity calculate_similarity(ratings)
# 为第一个用户生成推荐
user_recommendation recommend(ratings, user_similarity, 0)print(推荐分数, user_recommendation)在这段代码中首先创建了一个简单的用户-物品评分矩阵然后计算了用户之间的相似度并基于这些相似度生成了针对特定用户的推荐。这里使用了余弦相似度来衡量用户之间的相似程度这是协同过滤中常见的方法之一。
