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)

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介绍资料

Python + 大模型薪资预测与招聘推荐系统技术说明

一、系统概述

本薪资预测与招聘推荐系统基于Python语言开发，并融合大模型技术，旨在为企业和求职者提供精准、高效的招聘服务。系统通过采集招聘网站数据，利用大模型进行深度分析，结合机器学习算法实现薪资预测，同时运用个性化推荐算法为企业推荐合适人才，为求职者推荐匹配岗位。

二、核心技术

（一）Python技术栈

1. 数据采集：使用requests库发送HTTP请求获取招聘网页HTML内容，结合BeautifulSoup或lxml进行HTML解析，提取岗位信息，如职位名称、工作地点、薪资范围、任职要求等。对于动态加载内容的网站，采用Selenium模拟浏览器操作，获取完整数据。
2. 数据处理：借助Pandas库对采集到的数据进行清洗、转换和存储。处理缺失值、重复值和异常值，对文本数据进行分词、去除停用词等预处理操作，将类别数据编码为数值数据，以便后续模型训练。
3. 数据可视化：利用Matplotlib和Seaborn库将数据以直观的图表形式展示，如柱状图展示不同岗位的薪资分布，折线图展示薪资随工作经验的变化趋势等，帮助用户更好地理解数据。
4. Web开发：采用Flask框架构建Web应用，提供用户界面，实现数据展示、薪资预测和招聘推荐等功能。通过HTML、CSS和JavaScript进行前端页面设计，提升用户体验。

（二）大模型技术

1. 模型选择：选用如文心一言、通义千问等具有强大自然语言处理能力的大模型。这些模型经过海量数据训练，能够理解招聘文本中的语义信息，提取关键特征。
2. 接口调用：通过大模型提供的API接口，将招聘文本（如职位描述、任职要求）作为输入，获取模型输出的语义分析结果，如提取的技能关键词、岗位级别等。这些结果为后续的薪资预测和招聘推荐提供重要特征。
3. 微调与优化：针对招聘领域的特定需求，对大模型进行微调。使用少量标注的招聘数据，调整模型的参数，使其更好地适应招聘文本的分析任务，提高特征提取的准确性。

（三）机器学习与推荐算法

1. 薪资预测模型：采用scikit-learn库实现多种机器学习回归算法，如线性回归、决策树回归、随机森林回归和XGBoost回归。将经过预处理的数据划分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，使用测试集评估模型性能。通过交叉验证和参数调优，选择最优的薪资预测模型。
2. 招聘推荐算法
   • 基于内容的推荐：根据大模型提取的岗位特征和求职者的技能、经验等信息，计算岗位与求职者之间的相似度。使用余弦相似度等算法，为求职者推荐相似度高的岗位。
   • 协同过滤推荐：收集用户（企业HR和求职者）的行为数据，如企业对岗位的收藏、求职者对岗位的浏览和申请记录。基于这些数据，计算用户之间的相似度，为用户推荐相似用户喜欢的岗位或人才。
   • 混合推荐：将基于内容的推荐和协同过滤推荐相结合，综合考虑岗位特征、用户行为和偏好，提高推荐的准确性和个性化程度。

三、系统架构

（一）数据采集层

负责从各大招聘网站爬取招聘信息，包括岗位的基本信息、任职要求、薪资范围等。将采集到的数据存储到数据库中，如MySQL或MongoDB，以便后续处理和分析。

（二）数据处理层

对采集到的数据进行清洗、预处理和特征工程。利用大模型对招聘文本进行语义分析，提取关键特征。将处理后的数据分为训练集和测试集，为模型训练和评估做准备。

（三）模型训练与评估层

使用训练集对薪资预测模型和招聘推荐模型进行训练，通过调整模型的参数，优化模型性能。使用测试集对训练好的模型进行评估，计算评估指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和准确率等，确保模型的准确性和可靠性。

（四）推荐与预测层

根据用户的需求和特征，调用训练好的模型进行薪资预测和招聘推荐。为企业HR推荐符合岗位要求的人才，为求职者推荐匹配的岗位。

（五）应用层

提供Web界面，用户可以通过浏览器访问系统，查看招聘数据、进行薪资预测和获取招聘推荐结果。系统还提供数据可视化功能，帮助用户更好地理解数据和模型输出。

四、系统实现流程

（一）数据采集与存储

1. 编写爬虫程序，设置目标招聘网站和采集规则，定期爬取招聘信息。
2. 将采集到的数据存储到数据库中，建立相应的数据表，如岗位信息表、用户信息表等。

（二）数据处理与特征提取

1. 使用Pandas对数据库中的数据进行清洗和预处理，处理缺失值、重复值和异常值。
2. 调用大模型API，对招聘文本进行语义分析，提取技能关键词、岗位级别等特征。
3. 将文本特征转换为数值特征，与其他数值特征一起构成模型输入的特征向量。

（三）模型训练与评估

1. 将处理后的数据划分为训练集和测试集。
2. 使用scikit-learn库实现薪资预测模型和招聘推荐模型，使用训练集对模型进行训练。
3. 使用测试集对训练好的模型进行评估，根据评估指标调整模型参数，选择最优模型。

（四）推荐与预测服务

1. 当企业HR或求职者发起请求时，系统获取用户的需求和特征。
2. 调用训练好的薪资预测模型进行薪资预测，调用招聘推荐模型进行岗位或人才推荐。
3. 将预测结果和推荐结果返回给用户，并在Web界面上展示。

五、系统优势

（一）精准的薪资预测

结合大模型提取的特征和机器学习算法，能够更准确地预测岗位的薪资水平，为企业和求职者提供参考。

（二）个性化的招聘推荐

通过混合推荐算法，综合考虑岗位特征、用户行为和偏好，为用户提供个性化的招聘推荐服务，提高招聘效率和质量。

（三）高效的数据处理能力

Python的丰富库和强大功能使得数据处理更加高效，能够快速处理大量的招聘数据。

（四）良好的用户体验

Web界面设计简洁美观，操作方便，用户可以轻松地进行薪资预测和获取招聘推荐结果。

六、系统应用场景

（一）企业招聘

企业HR可以使用本系统快速筛选出符合岗位要求的人才，了解市场薪资水平，制定合理的招聘策略。

（二）求职者求职

求职者可以通过系统了解不同岗位的薪资范围和任职要求，获取个性化的岗位推荐，提高求职成功率。

（三）人力资源研究

研究人员可以利用系统采集的数据和分析结果，进行人力资源市场的研究和分析，为政策制定提供参考。

七、总结

本Python + 大模型薪资预测与招聘推荐系统通过整合多种技术，实现了招聘数据的自动化采集、处理和分析，为企业和求职者提供了精准、高效的招聘服务。未来，随着技术的不断发展和数据的不断积累，系统将进一步完善和优化，为招聘领域带来更多的价值。

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