1. 项目简介

本项目旨在构建一个基于Python和Flask的大数据专业招聘推荐与薪资预测数据可视化系统。该系统通过数据分析和机器学习算法，帮助求职者精准匹配职位并预测薪资水平。系统包括以下主要功能模块：

1. 招聘推荐系统
2. 薪资预测模型
3. 数据可视化展示

2. 技术栈

• 后端：Python, Flask
• 机器学习：scikit-learn (用于薪资预测模型和推荐算法)
• 数据处理：Pandas, NumPy
• 前端：HTML, CSS, JavaScript, Plotly, D3.js (数据可视化)
• 数据库：SQLite / MySQL (用于存储招聘数据)
• 可视化：Matplotlib, Plotly

3. 系统架构

系统由以下模块组成：

1. 数据层：

• 数据库设计：存储招聘信息、用户数据、职位相关属性等。
• 数据预处理：从原始数据中清洗、转换并提取有价值的信息。

1. 推荐系统：

• 倒排索引：建立用户与职位的倒排索引，记录每个职位被多少用户查看/喜欢。
• 共现矩阵：计算职位间的相似度，通过协同过滤算法为用户推荐职位。

1. 薪资预测模块：

• 特征工程：根据职位的城市、学历、经验等属性，构造数值特征用于模型训练。
• 回归分析：使用线性回归等模型进行薪资预测。

1. 前端展示：

• 职位推荐展示：展示用户推荐的职位列表。
• 薪资预测结果展示：将薪资预测结果以图表形式展示，帮助用户了解薪资趋势。

1. Web接口：

• API端点：通过Flask构建RESTful API，与前端进行数据交互。

4. 关键功能模块

4.1 数据预处理与加载

• 目标：清洗原始招聘数据，并将数据转化为可供机器学习算法使用的格式。
• 功能：
• 加载招聘数据并对缺失值进行填补。
• 对非数值型数据进行转换（如城市名、学历、经验类型等）。

import pandas as pd

def load_data(file_path):
    df = pd.read_csv(file_path)
    df = df.fillna(method='ffill')  # 填充缺失值
    return df

4.2 招聘推荐系统

• 目标：基于用户历史数据，使用协同过滤算法推荐职位。
• 实现：
• 用户-职位倒排索引
• 计算职位间的共现矩阵
• 计算职位间的相似度矩阵
• 基于相似度为用户推荐职位

from math import sqrt

def build_inverted_index(data):
    inverted_index = {}
    for user, items in data.items():
        for item in items:
            if item not in inverted_index:
                inverted_index[item] = []
            inverted_index[item].append(user)
    return inverted_index

4.3 薪资预测模型

• 目标：使用机器学习算法预测招聘职位的薪资。
• 实现：
• 使用线性回归模型，根据职位的特征（如城市、学历、工作经验）进行薪资预测。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

def predict_salary(data):
    X = data[['city', 'education', 'experience']]  # 特征
    y = data['salary']  # 标签

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train, y_train)

    salary_pred = model.predict(X_test)
    return salary_pred

4.4 数据可视化

• 目标：将职位推荐和薪资预测结果可视化展示。
• 实现：
• 使用Matplotlib和Plotly绘制图表，展示职位推荐的分布和薪资预测趋势。

import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px

def visualize_salary(salary_data):
    fig = px.scatter(salary_data, x="education", y="salary", color="experience")
    fig.show()

5. Flask Web应用

Flask应用用于处理Web请求，并将数据提供给前端展示。主要包含以下API端点：

• GET /recommendations：获取用户推荐的职位列表
• GET /salary_prediction：获取职位的薪资预测

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/recommendations/<user_id>', methods=['GET'])
def get_recommendations(user_id):
    recommendations = recommend_jobs(user_id)
    return jsonify(recommendations)

@app.route('/salary_prediction/<job_id>', methods=['GET'])
def get_salary_prediction(job_id):
    salary = predict_salary(job_id)
    return jsonify({"predicted_salary": salary})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

6. 系统部署

1. 虚拟环境：

• 使用venv管理项目依赖，安装所需库：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # 激活虚拟环境
pip install -r requirements.txt

1. 启动Flask应用：

python manage.py

1. 前端部署：

• 将前端代码（HTML、CSS、JavaScript）放在templates和static目录下，Flask自动处理路由并渲染页面。

1. 数据库配置：

• 使用SQLite或MySQL来存储招聘数据。根据需求，数据库连接可通过SQLAlchemy进行配置。

7. 总结与后续工作

本系统已实现大数据专业招聘推荐与薪资预测的基本功能，提供了数据可视化展示，并支持用户通过Web界面交互。后续可以进一步优化推荐算法，加入深度学习模型以提高推荐准确性，并完善前端用户体验。

项目具体演示效果：

【S2024055基于python+flask+线性回归+协同过滤算法的大数据分析岗位招聘推荐+薪资预测可视化分析202405202153】https://www.bilibili.com/video/BV1yx4y1H7TQ/?share_source=copy_web&vd_source=3d18b0a7b9486f50fe7f4dea4c24e2a4

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