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》任务书

一、项目基本信息

1. 项目名称：Python + 大模型薪资预测与招聘推荐系统
2. 项目负责人：[姓名]
3. 项目起止时间：[开始日期]-[结束日期]
4. 项目组成员：[成员 1 姓名]、[成员 2 姓名]、……

二、项目背景与目标

（一）项目背景

在数字化浪潮下，人才市场竞争愈发激烈，企业招聘和求职者求职都面临信息繁杂、筛选困难的问题。企业难以快速精准地找到薪资期望匹配且能力相符的候选人，求职者也难以定位到合适薪资与岗位。与此同时，大模型技术在自然语言处理、数据分析等领域展现出巨大潜力，为解决招聘领域的难题提供了新途径。本项目旨在利用 Python 编程语言结合大模型技术，开发薪资预测与招聘推荐系统，提高招聘效率和质量。

（二）项目目标

1. 短期目标
   • 在[具体时间节点 1]前，完成招聘数据的收集、清洗和预处理，构建可用于模型训练的数据集。
   • 在[具体时间节点 2]前，完成大模型的选择、微调或提示工程，使其能够有效处理招聘文本信息。
   • 在[具体时间节点 3]前，构建并优化薪资预测模型，使其预测误差控制在合理范围内。
   • 在[具体时间节点 4]前，设计并实现招聘推荐算法，完成初步的推荐功能开发。
2. 长期目标
   • 开发一个功能完整、用户友好的薪资预测与招聘推荐系统，实现企业和求职者的注册登录、信息发布、薪资预测、职位推荐等功能。
   • 通过实际测试和用户反馈，不断优化系统性能和推荐准确性，提高用户满意度。

三、项目任务与分工

（一）数据收集与预处理组

1. 任务内容
   • 负责从各大招聘网站爬取岗位信息、候选人简历、薪资数据等，确保数据的全面性和准确性。
   • 对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误和不完整的数据，进行数据标注和特征工程，提取岗位名称、技能要求、工作经验、学历、薪资范围等关键特征。
2. 成员分工
   • [成员 1 姓名]：负责招聘数据的爬取工作，熟悉网络爬虫技术，确保数据获取的合法性和高效性。
   • [成员 2 姓名]：负责数据的清洗和预处理，掌握数据清洗工具和方法，对数据进行标准化和特征提取。

（二）大模型应用组

1. 任务内容
   • 研究不同大模型的特点和适用场景，选择适合招聘领域的大模型，如 GPT 系列、文心一言等。
   • 对选定的模型进行微调或提示工程，使其能够更好地理解招聘文本信息，提取关键语义和特征。
   • 利用大模型对招聘文本进行情感分析、关键词提取等，为薪资预测和招聘推荐提供辅助信息。
2. 成员分工
   • [成员 3 姓名]：负责大模型的选择和评估，了解大模型的发展动态和技术原理。
   • [成员 4 姓名]：负责模型的微调或提示工程，掌握模型训练和优化的方法，提高模型在招聘文本处理上的性能。

（三）薪资预测模型组

1. 任务内容
   • 探索不同的机器学习和深度学习算法，如线性回归、决策树、神经网络等，构建薪资预测模型。
   • 对模型进行训练和优化，通过交叉验证和评估指标（如均方误差、平均绝对误差等）选择最优模型。
   • 分析模型的预测结果，对模型进行解释和改进，提高预测的准确性和可靠性。
2. 成员分工
   • [成员 5 姓名]：负责算法的选择和实现，熟悉常见的机器学习和深度学习框架，如 Scikit-learn、TensorFlow 等。
   • [成员 6 姓名]：负责模型的训练和优化，掌握模型调优的方法和技巧，对模型进行性能评估和改进。

（四）招聘推荐算法组

1. 任务内容
   • 基于协同过滤、内容推荐等算法，结合大模型提取的特征，设计个性化的招聘推荐算法。
   • 考虑企业和求职者的偏好、历史行为等因素，优化推荐算法，提高推荐的准确性和相关性。
   • 实现推荐算法，并进行离线和在线测试，评估推荐效果。
2. 成员分工
   • [成员 7 姓名]：负责推荐算法的设计和实现，熟悉推荐系统的原理和算法。
   • [成员 8 姓名]：负责推荐算法的优化和测试，掌握推荐效果评估的方法和指标，对算法进行改进和调整。

（五）系统开发与测试组

1. 任务内容
   • 使用 Python 语言和相关框架（如 Django、Flask 等）开发系统的后端功能，包括数据处理、模型调用、推荐算法实现等。
   • 设计系统前端界面，采用 HTML、CSS、JavaScript 等技术实现用户交互，确保界面的美观和易用性。
   • 对系统进行功能测试、性能测试和用户体验测试，及时发现和解决系统中的问题。
2. 成员分工
   • [成员 9 姓名]：负责系统后端的开发，掌握 Python 后端开发技术和框架，确保系统的稳定性和性能。
   • [成员 10 姓名]：负责系统前端的设计和开发，熟悉前端开发技术和工具，实现良好的用户交互体验。
   • [成员 11 姓名]：负责系统的测试工作，制定测试计划和测试用例，对系统进行全面测试，确保系统的质量。

四、项目进度安排

（一）第一阶段（第 1 - 2 个月）：项目启动与需求分析

1. 召开项目启动会议，明确项目目标、任务和分工。
2. 进行市场调研和用户需求分析，撰写需求规格说明书。

（二）第二阶段（第 3 - 4 个月）：数据收集与预处理

1. 完成招聘数据的爬取工作，建立数据存储库。
2. 对数据进行清洗、标注和特征工程，构建可用于模型训练的数据集。

（三）第三阶段（第 5 - 6 个月）：大模型应用研究

1. 选择合适的大模型，进行模型微调或提示工程。
2. 利用大模型对招聘文本进行分析，提取关键特征。

（四）第四阶段（第 7 - 8 个月）：薪资预测模型构建与优化

1. 构建薪资预测模型，进行模型训练和调优。
2. 评估模型性能，对模型进行改进和优化。

（五）第五阶段（第 9 - 10 个月）：招聘推荐算法设计与实现

1. 设计招聘推荐算法，结合大模型特征进行优化。
2. 实现推荐算法，进行离线和在线测试。

（六）第六阶段（第 11 - 12 个月）：系统开发与测试

1. 开发系统后端和前端功能，实现系统的基本功能。
2. 对系统进行功能测试、性能测试和用户体验测试，修复系统中的问题。

（七）第七阶段（第 13 - 14 个月）：系统优化与上线

1. 根据测试结果对系统进行优化和改进，提高系统的性能和稳定性。
2. 完成系统的上线部署，进行用户培训和推广。

（八）第八阶段（第 15 - 16 个月）：项目总结与验收

1. 撰写项目总结报告，总结项目的研究成果和经验教训。
2. 组织项目验收，对项目进行评估和评价。

五、项目资源需求

（一）硬件资源

1. 服务器：用于部署系统后端和模型，具备足够的计算能力和存储空间。
2. 开发设备：为项目组成员配备高性能的计算机，满足开发和测试的需求。

（二）软件资源

1. 开发工具：Python 开发环境、数据库管理系统（如 MySQL）、前端开发工具（如 Visual Studio Code）等。
2. 大模型 API 或本地部署环境：获取大模型的使用权限，确保能够调用大模型的功能。

（三）数据资源

1. 招聘数据：从招聘网站爬取或购买相关的招聘数据，作为模型训练和系统开发的基础。
2. 参考数据：收集行业薪资报告、岗位需求分析等资料，为薪资预测和招聘推荐提供参考。

六、项目风险管理

（一）技术风险

1. 风险描述：大模型技术发展迅速，可能出现新的模型或算法，导致本项目选用的模型或算法落后。
2. 应对措施：关注大模型领域的最新研究动态，及时评估和引入新的技术和方法，对系统进行升级和优化。

（二）数据风险

1. 风险描述：招聘数据可能存在数据质量不高、数据缺失等问题，影响模型的训练效果和系统的准确性。
2. 应对措施：加强数据清洗和预处理工作，采用数据增强和缺失值填充等方法，提高数据的质量和完整性。

（三）时间风险

1. 风险描述：项目进度可能受到各种因素的影响，如技术难题、人员变动等，导致项目延期。
2. 应对措施：制定详细的项目进度计划，加强项目管理和监控，及时解决项目中遇到的问题，确保项目按时完成。

（四）用户风险

1. 风险描述：用户可能对系统的功能和界面不满意，导致系统的使用率不高。
2. 应对措施：在系统开发过程中，充分征求用户的意见和建议，进行用户测试和反馈收集，对系统进行优化和改进，提高用户的满意度。

七、项目成果交付

（一）系统软件

交付完整的薪资预测与招聘推荐系统，包括系统源代码、安装部署文档等。

（二）研究报告

撰写项目研究报告，包括项目背景、目标、方法、结果和结论等内容，详细介绍系统的设计思路、算法实现和实验效果。

（三）用户手册

编写系统用户手册，为用户提供系统的操作指南和使用说明，帮助用户快速上手使用系统。

八、项目验收标准

（一）功能验收

1. 系统能够实现企业和求职者的注册登录、信息发布、薪资预测、职位推荐等基本功能。
2. 薪资预测模型的预测误差在合理范围内，招聘推荐算法的推荐准确性和相关性较高。

（二）性能验收

1. 系统的响应时间、吞吐量等性能指标满足实际使用需求。
2. 系统在高并发情况下能够稳定运行，不出现崩溃或数据丢失等问题。

（三）用户验收

1. 用户对系统的功能和界面满意度较高，能够方便快捷地使用系统。
2. 收集用户的反馈意见，对系统进行优化和改进，确保系统符合用户的需求。

项目负责人（签字）：[签字]
日期：[日期]

运行截图

推荐项目

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项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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