职位招聘管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

一、介绍

职位招聘管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言，以WEB网页平台的方式进行呈现。前端使用HTML、CSS、Ajax、BootStrap等技术，后端使用Django框架处理用户请求。
系统创新点：相对于传统的管理系统，本系统使用协同过滤推荐算法，基于用户对职位的评分为数据基础，对当前用户进行个性化的职位推荐。
主要功能如下：

系统分为管理员和用户两个角色权限
用户可以注册、登录、查看职位、发表评论、对职位进行打分、收藏职位、投递简历，查看投递状态、编辑个人简历信息、查看浏览量柱状图、职位推荐等
管理员在登录后台管理系统中可以对职位和用户信息进行管理

二、系统部分效果图片展示

职位招聘管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法-LMLPHP

三、演示视频+代码+安装

地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/hfnmohf9n5gqfnd7

四、协同过滤推荐算法介绍

协同过滤算法是推荐系统的核心技术之一，起源于20世纪90年代。它的基本思想是：如果两个人在过去喜欢相似的东西，那么他们在未来也可能喜欢相似的东西。协同过滤可以分为两类：基于用户的和基于物品的。
基于用户的协同过滤（User-based Collaborative Filtering）关注于找出拥有相似喜好的用户。例如，如果用户A和用户B在过去喜欢了许多相同的电影，那么用户A喜欢的其他电影也可能会被用户B喜欢。它的特点是直观、易于实现。
接下来，我将用Python实现一个简单的基于用户的协同过滤算法。

import numpy as np

# 生成一个示例用户-物品评分矩阵
ratings = np.array([
    [5, 4, 0, 1],
    [4, 0, 4, 1],
    [1, 2, 3, 3],
    [0, 1, 2, 4],
])

# 计算用户之间的相似度
def calculate_similarity(ratings):
    # 用户数量
    n_users = ratings.shape[0]
    # 初始化相似度矩阵
    similarity = np.zeros((n_users, n_users))
    for i in range(n_users):
        for j in range(n_users):
            # 计算用户i和用户j的相似度
            rating_i = ratings[i, :]
            rating_j = ratings[j, :]
            # 只考虑双方都评分的项目
            common_ratings = np.where((rating_i > 0) & (rating_j > 0))[0]
            if len(common_ratings) == 0:
                similarity[i, j] = 0
            else:
                # 使用余弦相似度
                similarity[i, j] = np.dot(rating_i[common_ratings], rating_j[common_ratings]) / (np.linalg.norm(rating_i[common_ratings]) * np.linalg.norm(rating_j[common_ratings]))
    return similarity

# 生成推荐
def recommend(ratings, similarity, user_index):
    scores = np.dot(similarity, ratings)
    # 除以每个用户的相似度总和
    sum_similarity = np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)])
    scores = scores / sum_similarity.T
    # 返回推荐结果
    return scores[user_index]

# 计算用户相似度
user_similarity = calculate_similarity(ratings)
# 为第一个用户生成推荐
user_recommendation = recommend(ratings, user_similarity, 0)

print("推荐分数：", user_recommendation)

在这段代码中，首先创建了一个简单的用户-物品评分矩阵，然后计算了用户之间的相似度，并基于这些相似度生成了针对特定用户的推荐。这里使用了余弦相似度来衡量用户之间的相似程度，这是协同过滤中常见的方法之一。

子午