Python语言、MySQL数据库、Django框架、协同过滤推荐算法Python招聘推荐系统（协同过滤推荐算法）

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1、项目介绍
技术栈： Python语言、MySQL数据库、Django框架、协同过滤推荐算法、网络爬虫技术、前程无忧51job网站数据、基于用户的协同过滤推荐算法实现-userCF

2、项目界面
（1）数据可视化分析1

（1）数据可视化分析1

（2）数据可视化分析2

（3）招聘数据列表

（4）招聘信息推荐（协同过滤推荐算法）

（5）注册登录界面

（6）后台数据管理

3、项目说明

Django用户协同过滤算法的就业推荐系统是一种基于Django框架开发的推荐系统。它利用协同过滤算法，根据用户的行为和偏好，为用户提供个性化的工作岗位推荐。

该系统的核心是协同过滤算法，它通过分析用户的历史行为和偏好，找到与其兴趣相似的其他用户，并将这些用户的喜好和行为应用到目标用户身上。通过比较用户之间的相似度，系统可以为每个用户生成个性化的工作岗位推荐列表。

在系统的实现过程中，Django框架提供了强大的功能和易于使用的工具，使开发者可以轻松构建用户界面、管理用户数据和实现推荐算法。同时，Django的模块化设计和灵活的扩展性，也为系统的优化和升级提供了便利。

为了保证系统的准确性和稳定性，该系统还可以利用用户的反馈信息进行实时调整和优化。用户可以对推荐结果进行评价和反馈，系统会根据这些反馈信息进行相应的调整，提供更符合用户需求的推荐结果。

总的来说，Django用户协同过滤算法的就业推荐系统是一种基于Django框架开发的个性化推荐系统，它利用协同过滤算法和用户反馈信息，为用户提供准确、个性化的工作岗位推荐。这个系统可以帮助用户更好地匹配就业需求，提高就业效率。

4、部分代码

源码获取：

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