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可视化模块直观展示岗位分布、投递趋势等数据辅助用户决策。后台管理端聚焦运营管控提供岗位管理新增 / 编辑 / 删除、用户管理权限控制 / 信息维护、评论管理审核 / 筛选、打分管理数据统计及分类管理功能保障平台有序运行。界面设计贴合使用场景首页布局清晰、岗位推荐页重点突出“我的投递”“我的评分”“个人信息” 页面便于用户追踪操作记录注册登录界面简洁易用后台管理界面功能分区明确整体兼顾用户体验与运营效率有效解决传统招聘 “信息冗杂、匹配低效” 问题。4、核心代码# 职位详情defjob_detail(request,job_id):jobJobModel.objects.get(idjob_id)# 查询岗位信息commentsCommentModel.objects.filter(job_idjob_id)# 查询岗位评论user_idrequest.session.get(user_id)ifuser_id:flag_maskMarkModel.objects.filter(item_idjob_id,user_iduser_id).first()# 打分情况else:flag_maskFalsejob.view_number1# 浏览量1job.save()context{job:job,comments:comments,flag_mask:flag_mask}returnrender(request,job_detail.html,contextcontext)# 分类下职位列表defjob_list(request,category_id):jobsJobModel.objects.filter(category_idcategory_id)returnrender(request,job_list.html,{jobs:jobs})# 投递简历defadd_order(request):user_idrequest.session.get(user_id)ifnotuser_id:returnJsonResponse({code:400,message:请先登录})job_idrequest.POST.get(job_id)flagOrderModel.objects.filter(user_iduser_id,job_idjob_id).first()ifflag:returnJsonResponse({code:400,message:您已投递该岗位请勿重复投递!})OrderModel.objects.create(user_iduser_id,job_idjob_id)returnJsonResponse({code:200})# 添加收藏defadd_collect(request):user_idrequest.session.get(user_id)ifnotuser_id:returnJsonResponse({code:400,message:请先登录})job_idrequest.POST.get(job_id)flagCollectModel.objects.filter(user_iduser_id,job_idjob_id).first()ifflag:returnJsonResponse({code:400,message:您已收藏该岗位请勿重复收藏!})CollectModel.objects.create(user_iduser_id,job_idjob_id)returnJsonResponse({code:200})# 添加评论defadd_comment(request):user_idrequest.session.get(user_id)ifnotuser_id:returnJsonResponse({code:400,message:请先登录})contentrequest.POST.get(content)job_idrequest.POST.get(job_id)ifnotcontent:returnJsonResponse({code:400,message:内容不能为空})CommentModel.objects.create(user_iduser_id,contentcontent,job_idjob_id)returnJsonResponse({code:200})# 用户对岗位进行评分definput_score(request):user_idrequest.session.get(user_id)ifnotuser_id:returnJsonResponse({code:400,message:请先登录})scoreint(request.POST.get(score))item_idrequest.POST.get(job_id)markMarkModel.objects.filter(item_iditem_id,user_iduser_id).first()ifmark:mark.scorescore mark.save()else:MarkModel.objects.create(item_iditem_id,scorescore,user_iduser_id)returnJsonResponse({code:200})# 我的收藏defmy_collect(request):user_idrequest.session.get(user_id)collectsCollectModel.objects.filter(user_iduser_id)returnrender(request,my_collect.html,{collects:collects})# 取消收藏defdelete_collect(request):collect_idrequest.POST.get(collect_id)collectCollectModel.objects.get(idcollect_id)collect.delete()returnJsonResponse({code:200})# 我的投递信息defmy_order(request):user_idrequest.session.get(user_id)ordersOrderModel.objects.filter(user_iduser_id)returnrender(request,my_order.html,{orders:orders})# 我的评分信息defmy_mark(request):user_idrequest.session.get(user_id)marksMarkModel.objects.filter(user_iduser_id)returnrender(request,my_mark.html,{marks:marks})# 个人信息defmy_info(request):user_idrequest.session.get(user_id)ifrequest.methodGET:# 个人信息界面infoUserInfoModel.objects.get(iduser_id)returnrender(request,my_info.html,{info:info})else:# 更新个人信息usernamerequest.POST.get(username)passwordrequest.POST.get(password)phonerequest.POST.get(phone)oredu_levelrequest.POST.get(edu_level)ormajorrequest.POST.get(major)oragerequest.POST.get(age)orcontentrequest.POST.get(content)orUserInfoModel.objects.filter(iduser_id).update(usernameusername,passwordpassword,phonephone,edu_leveledu_level,majormajor,ageage,contentcontent,)returnJsonResponse({code:200})# 浏览量统计defview_count(request):ifrequest.methodGET:returnrender(request,view_count.html)else:jobsJobModel.objects.all().order_by(-view_number)[:10]name_list[]count_list[]forjobinjobs:name_list.append(job.name)count_list.append(job.view_number)returnJsonResponse({code:200,name_list:name_list,count_list:count_list})# 计算两用户的余弦相似度defcalculate_cosine_similarity(user_ratings1,user_ratings2):# 将用户1的职位评分存入字典键为职位ID值为评分 1:5 2:3item_ratings1{rating.item_id:rating.scoreforratinginuser_ratings1}print(item_ratings1:,item_ratings1)# 将用户2的职位评分存入字典键为职位ID值为评分 1:4item_ratings2{rating.item_id:rating.scoreforratinginuser_ratings2}print(item_ratings2:,item_ratings2)# 找出两个用户共同评价过的职位 1common_itemsset(item_ratings1.keys())set(item_ratings2.keys())print(common_items:,common_items)iflen(common_items)0:return0.0# 无共同评价的职位相似度为0# 提取共同评价职位的评分存入NumPy数组user1_scoresnp.array([item_ratings1[item_id]foritem_idincommon_items])# 5user2_scoresnp.array([item_ratings2[item_id]foritem_idincommon_items])# 4print(user1_scores:,user1_scores)print(user2_scores:,user2_scores)# 计算余弦相似度cosine_similaritynp.dot(user1_scores,user2_scores)/(np.linalg.norm(user1_scores)*np.linalg.norm(user2_scores))print(cosine_similarity:,cosine_similarity)returncosine_similarity# 基于用户协同过滤推荐defuser_based_recommendation(request,user_id):try:# 获取目标用户对象target_userUserInfoModel.objects.get(iduser_id)exceptUserInfoModel.DoesNotExist:returnJsonResponse({code:400,message:该用户不存在})# 获取目标用户的职位评分记录target_user_ratingsMarkModel.objects.filter(usertarget_user)# 用于存储推荐职位的字典recommended_items{}# 遍历除目标用户外的所有其他用户 test1 bhmlforother_userinUserInfoModel.objects.exclude(pkuser_id):# 获取其他用户的职位评分记录other_user_ratingsMarkModel.objects.filter(userother_user)# 计算目标用户与其他用户的相似度similaritycalculate_cosine_similarity(target_user_ratings,other_user_ratings)ifsimilarity0:# 遍历其他用户评价的职位foritem_ratinginother_user_ratings:# 仅考虑目标用户未评价过的职位ifitem_rating.item.idnotintarget_user_ratings.values_list(item,flatTrue):ifitem_rating.item.idinrecommended_items:# 累积相似度加权的评分和相似度recommended_items[item_rating.item.id][score]similarity*item_rating.score recommended_items[item_rating.item.id][similarity]similarityelse:# 创建推荐职位的记录recommended_items[item_rating.item.id]{score:similarity*item_rating.score,similarity:similarity}# 将推荐职位按照加权评分排序sorted_recommended_itemssorted(recommended_items.items(),keylambdax:x[1][score],reverseTrue)# 获取排名靠前的推荐职位的IDtop_recommended_items[item_idforitem_id,_insorted_recommended_items[:5]]# 构建响应数据response_data[]foritem_idintop_recommended_items:itemJobModel.objects.get(pkitem_id)similarityrecommended_items[item_id][similarity]response_data.append({job:item,name:item.name,id:item.id,image:item.image,similarity:similarity,})context{response_data:response_data}returnrender(request,job_recommend.html,contextcontext)5、源码获取方式biyesheji0005 或 biyesheji0001 绿色聊天软件由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式