Python实现高校毕业生招聘推荐系统：混合算法与三维度调节

1. 项目概述：高校毕业生招聘信息推荐系统的核心价值

这个Python实现的招聘信息推荐系统，本质上是一个基于内容过滤和协同过滤的混合推荐引擎。我在实际开发中发现，单纯依赖简历关键词匹配（内容过滤）会导致推荐结果过于刚性，而仅用用户行为数据（协同过滤）又容易产生"信息茧房"。混合算法恰好能平衡专业匹配度和岗位多样性。

系统最实用的功能是"三维度权重调节"：学生可以手动调整"专业相关度"、"薪资期望"、"企业规模"这三个维度的推荐权重。比如考研失败的学生可能更看重"专业相关度"，而准备转行的则可以降低该权重。这种设计比传统招聘平台更符合毕业生实际需求。

2. 技术架构设计要点

2.1 数据处理层关键实现

爬虫模块采用Scrapy+Selenuim组合方案应对不同反爬策略：

python复制class JobSpider(scrapy.Spider):
    def parse(self, response):
        # 处理静态页面数据
        if '智联' in response.url:
            yield self.parse_zhaopin(response)
        
        # 动态渲染处理
        elif 'BOSS' in response.url:
            driver = webdriver.Chrome()
            driver.get(response.url)
            WebDriverWait(driver,10).until(
                EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'job-detail'))
            )
            yield self.parse_boss(driver.page_source)

数据清洗时特别注意：

• 薪资字段统一转换为区间中值（如"8-12K"→10000）
• 公司规模标准化为数字等级（如"500-1000人"→3级）
• 岗位要求文本进行jieba分词+TF-IDF向量化

2.2 推荐算法实现细节

混合推荐的核心代码结构：

p复制