计算机毕业设计Python+大模型薪资预测招聘推荐系统招聘可视化 (源码+LW+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-06 18:40:48 发布

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#课程设计 #python #开发语言 #hadoop #大数据 #分布式 #毕业设计

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介绍资料

Python+大模型薪资预测与招聘推荐系统

摘要：本文探讨了基于Python与大模型的薪资预测与招聘推荐系统的设计与实现。通过Python爬虫技术获取招聘数据，利用大模型进行数据特征提取与分析，结合机器学习算法构建薪资预测模型，并设计个性化招聘推荐算法。系统实现了招聘数据的可视化展示、薪资预测以及精准的职位推荐功能，为企业和求职者提供了高效的招聘决策支持平台。实验结果表明，该系统在薪资预测准确性和招聘推荐精准度方面具有较好表现。

关键词：Python；大模型；薪资预测；招聘推荐系统；机器学习

一、引言

在当今数字化时代，人才市场竞争日益激烈，企业和求职者都面临着信息过载的问题。企业难以快速精准地筛选出合适的候选人，求职者也难以找到匹配自身技能和期望薪资的工作。随着人工智能技术的飞速发展，Python编程语言凭借其丰富的库和强大的数据处理能力，以及大模型在自然语言处理和数据分析方面的卓越表现，为解决招聘领域的难题提供了新的契机。基于Python+大模型的薪资预测与招聘推荐系统应运而生，旨在提高招聘效率和质量，促进人才市场的合理流动。

二、相关技术综述

（一）Python技术

Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁易读的语法、丰富的第三方库和强大的社区支持。在数据处理方面，Python拥有NumPy、Pandas等库，能够高效地进行数据清洗、转换和分析；在数据可视化方面，Matplotlib、Seaborn等库可以将数据以直观的图表形式展示出来；在Web开发方面，Flask、Django等框架可以快速构建Web应用程序。

（二）大模型技术

大模型是指具有海量参数和强大语言理解与生成能力的深度学习模型，如GPT系列、文心一言等。这些模型在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了显著成果，能够处理复杂的语义信息，提取关键特征，为招聘文本的分析和处理提供了有力支持。

（三）机器学习算法

机器学习算法是构建薪资预测模型的核心。常见的回归算法如线性回归、决策树回归、随机森林回归、XGBoost回归等，可以根据招聘数据中的特征变量预测薪资水平。这些算法通过学习历史数据中的模式和规律，建立特征与薪资之间的映射关系，从而实现薪资的准确预测。

三、系统设计

（一）系统架构

本系统采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、模型训练层、推荐算法层和应用层。数据采集层负责从各大招聘网站爬取招聘信息；数据处理层对采集到的数据进行清洗、预处理和特征工程；模型训练层利用处理后的数据训练薪资预测模型；推荐算法层根据用户的需求和特征，结合大模型提取的信息，实现个性化的职位推荐；应用层为用户提供Web界面，展示招聘数据、薪资预测结果和推荐职位。

（二）数据采集与预处理

数据采集：使用Python的requests库和Selenium、XPath等技术，从Boss直聘、前程无忧等招聘网站爬取岗位信息，包括职位名称、工作地点、薪资范围、任职要求、公司规模等字段。
数据预处理：对采集到的数据进行清洗，去除重复、错误和不完整的数据；对文本数据进行分词、去除停用词等处理；对类别数据进行编码转换，将文本特征转换为数值特征。

（三）薪资预测模型构建

特征选择：从预处理后的数据中选择与薪资相关的特征，如工作经验、学历、技能要求、公司规模、工作地点等。
模型训练：采用决策树回归、随机森林回归和XGBoost回归等算法，将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，使用测试集对模型进行评估。通过调整模型的参数，优化模型的性能。
模型评估：使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和R²等指标对模型的预测效果进行评估。实验结果表明，XGBoost回归模型在薪资预测任务中表现最为出色。

（四）招聘推荐算法设计

基于内容的推荐：利用大模型对招聘文本进行分析，提取职位的关键词、技能要求等信息，根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐与之匹配的职位。
协同过滤推荐：根据用户对职位的评价或浏览行为，计算用户之间的相似度，为用户推荐与其相似用户喜欢的职位。
混合推荐：将基于内容的推荐和协同过滤推荐相结合，综合考虑职位的特征和用户的行为，提高推荐的准确性和个性化程度。

四、系统实现

（一）开发环境

本系统采用Python 3.x作为开发语言，使用Flask框架构建Web应用程序，使用MySQL数据库存储招聘数据。开发工具为PyCharm。

（二）核心代码实现

数据采集代码：使用requests库发送HTTP请求，获取招聘网站的HTML页面，然后使用BeautifulSoup或XPath解析页面，提取所需的信息。
薪资预测模型代码：使用scikit-learn库实现决策树回归、随机森林回归和XGBoost回归算法，对模型进行训练和评估。
推荐算法代码：使用Python实现基于内容的推荐和协同过滤推荐算法，根据用户的需求和特征，计算职位的推荐分数，为用户推荐合适的职位。

（三）系统界面展示

系统界面采用HTML、CSS和JavaScript进行设计，使用ECharts等图表库实现数据的可视化展示。用户可以通过界面查看招聘数据的统计信息、薪资预测结果和推荐职位。

五、实验与结果分析

（一）实验数据

从前程无忧网站爬取了计算机领域内14个热门岗位的14000条招聘数据，涵盖27个字段，包括岗位名称、工作地点、学历要求、经验要求和薪资范围等。

（二）实验结果

薪资预测结果：使用XGBoost回归模型对测试集进行薪资预测，MSE为[具体数值]，RMSE为[具体数值]，MAE为[具体数值]，R²为[具体数值]，表明模型具有较好的预测准确性。
招聘推荐结果：通过用户调查和实验对比，发现混合推荐算法在推荐精准度和用户满意度方面均优于单一的基于内容的推荐或协同过滤推荐算法。

六、结论与展望

（一）结论

本文设计并实现了基于Python+大模型的薪资预测与招聘推荐系统。通过Python爬虫技术获取招聘数据，利用大模型进行数据特征提取与分析，结合机器学习算法构建薪资预测模型，并设计个性化招聘推荐算法。实验结果表明，该系统在薪资预测准确性和招聘推荐精准度方面具有较好表现，能够为企业和求职者提供高效的招聘决策支持平台。