轻量化求职小程序核心功能解析

轻量化求职招聘小程序的核心功能解析

在移动互联网时代，轻量化的小程序成为求职招聘领域的重要工具。这类产品需要兼顾功能完整性与用户体验，以下从技术角度解析其核心模块的实现方案。

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用户认证与简历管理

求职招聘类小程序的基础模块是用户系统，采用微信原生登录可降低注册门槛。以下为获取用户信息的代码示例：

wx.login({
  success: res => {
    wx.getUserProfile({
      desc: '用于完善会员资料',
      success: userRes => {
        this.setData({ userInfo: userRes.userInfo })
        wx.request({
          url: 'https://api.example.com/auth',
          data: { code: res.code, userInfo: userRes.userInfo }
        })
      }
    })
  }
})

简历存储建议采用分层结构：

• 基础信息（JSON格式直接存储）
• 工作经历（独立集合关联存储）
• 附件文件（对象存储OSS）

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智能职位匹配引擎

轻量化场景下需实现高效的职位推荐算法，核心是特征权重的计算：

$$ 匹配度 = \alpha \cdot 技能相似度 + \beta \cdot 行业相关度 + \gamma \cdot 薪资吻合度 $$

Python示例使用TF-IDF计算岗位描述相似度：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def calculate_similarity(resume_text, job_descriptions):
    corpus = [resume_text] + job_descriptions
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)
    cosine_sim = (tfidf_matrix * tfidf_matrix.T).A[0][1:]
    return sorted(enumerate(cosine_sim), key=lambda x: x[1], reverse=True)