编号：F005
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推荐算法+可视化Vue+Flask求职招聘推荐大数据可视化平台招聘python爬虫 图像识别(12W条数据)mysql 一体化系统源码+前后端分离
✅ usercf + itemcf 双协同过滤推荐算法推荐职位
✅ vue+flask 前后端分离架构，echarts可视化分析
✅ 爬虫获取数据
✅ 帅气界面，一辈子的事。
1 系统功能
- 爬取智联招聘10多个城市的12万条就业数据后，进行转化和清洗，存储到mysql数据库
- 利用Flask开发接口，对接Vue前端，实现对求职招聘数据的可视化分析（Echarts 多种图形和词云、薪酬分析）
- 百度AI身份证识别 OCR识别
- 注册与登录
2 系统亮点 ⭐
- 实现的分析图：数据大屏、职位分布中国地图、薪酬散点图、词云、多种折线图、饼图、环图等 （Vue集成 Apache Echarts）； 实现jieba分词+词云。
- 推荐算法： 两种协同过滤推荐算法使用。 【User Based & Item Based】
- 实名认证功能：通过使用百度AI-ORC识别身份证实现 【python实现】
- 前端界面为专业美工设计，响应式，自动适配移动端，前后端分离一体化系统（爬虫→MySQL→Flask→Vue）；
- 卡片式登录页面 + 大数据Style动画；
3 架构功能图
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架构图
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功能模块图
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词云的逻辑
4 系统截图
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登录&注册
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爬虫（数据的来源）
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系统主页（带有usercf+itemcf双推荐算法推荐求职岗位，岗位展示图片、职位、薪酬等）
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数据分析、数据大屏（带有滚动数据、职位分析、地图分析、单位类型分析等）
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词云分析
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薪酬分析（散点图）
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职位搜索
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个人设置
5 开发环境和关键技术
- 服务端技术：Flask 、百度AI识别、SQLAlchemy、MarshMallow、Blueprint 等
- 前端技术：Vue 、Echarts 、Axios、Vuex等
- 爬虫技术： Scrapy 等
- 数据库：MySQL
- 开发语言： Python 3.8 Vue 2.x
- 集成开发环境： PyCharm-2021 WebStorm-2021 Windows-10 Node-12
python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 假设我们已经将两个表加载到DataFrame
df_users = pd.read_csv('tb_user.csv')
df_jobs = pd.read_csv('tb_jobs.csv')
# 创建TF-IDF向量化器
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
# 合并用户和职位的描述字段进行向量化
df_jobs['combined_desc'] = df_jobs[['title', 'description', 'requirements']].fillna('').agg(' '.join, axis=1)
df_users['combined_desc'] = df_users[['job', 'major']].fillna('').agg(' '.join, axis=1)
tfidf_matrix_jobs = tfidf_vectorizer.fit_transform(df_jobs['combined_desc'])
tfidf_matrix_users = tfidf_vectorizer.transform(df_users['combined_desc'])
# 计算相似度矩阵（这里以用户id为索引，职位id为列）
similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix_users, tfidf_matrix_jobs)
# 假设我们想要为某个特定用户推荐职位
user_id = 1
top_n = 5
# 获取推荐的职位ID列表
recommended_job_indices = similarity_matrix[user_id].argsort()[:-top_n-1:-1]
# 获取推荐职位详细信息
recommended_jobs = df_jobs.iloc[recommended_job_indices].reset_index()
print(recommended_jobs[['id', 'title', 'description']])