基于Hadoop+数据可视化+网络爬虫+机器学习随机森林预测算法+智能AI大模型+协同过滤推荐算法的招聘岗位信息推荐系统的设计与实现(精品源码+精品论文+上万数据集+答辩PPT)-爬虫-CSS教程网

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技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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系统介绍：

摘要：随着互联网的发展和人才市场的变化，招聘行业逐渐迎来了大数据时代。在这个背景下，本论文设计并实现了一个基于Hadoop的大规模招聘岗位信息推荐系统。该系统采用了Flask作为后端框架，Vue作为前端开发框架，MySQL用于数据存储，Hadoop用于处理大规模数据，旨在为求职者提供个性化的岗位推荐，并为招聘企业提供更精确的人才匹配服务。

系统主要功能包括：岗位爬取、岗位数据可视化、基于用户的岗位推荐、基于物品的岗位推荐以及薪资预测等。通过爬虫技术从多个招聘网站抓取岗位信息，并使用Hadoop进行数据存储和处理，实现了对岗位信息的大规模管理与分析。在岗位推荐方面，系统基于用户的历史行为数据（如浏览历史、申请岗位等）进行个性化推荐，此外，还通过岗位相似度计算实现了基于物品的岗位推荐，以帮助用户更好地发现适合自己的岗位。薪资预测模块则利用机器学习算法预测不同岗位的薪资水平，帮助求职者做出更理性的职业规划。

此外，系统还提供了丰富的数据可视化功能，利用图表展示招聘市场的各类趋势和统计信息，帮助用户了解行业动态和就业形势。通过这些功能，系统不仅提升了求职者的求职体验，也为招聘企业提供了更精准的人才推荐服务。

本系统的设计与实现不仅展示了Hadoop在大数据处理中的应用，也为招聘行业提供了一种基于数据驱动的智能推荐解决方案。

关键词：岗位数据；Flask； Hadoop；线性回归；推荐系统

功能截图参考：

系统架构参考：

本系统采用典型的分层架构设计，主要分为表示层、业务逻辑层和数据访问层，以Spring Boot为核心框架构建Web服务，并使用MySQL作为后端数据库，支持个性化推荐系统的功能实现。在最上层，用户通过Web浏览器访问系统页面，前端使用HTML和JavaScript技术构建表示层，负责与用户交互和展示推荐结果。前端通过HTTP协议与后端进行通信，发送请求并接收推荐数据，交互接口主要以RESTful风格的list接口实现。业务逻辑层是系统的核心，基于Spring Boot框架组织开发。该层包含多个模块：controller负责接收并响应前端请求；service处理具体的业务逻辑，如调用推荐算法、计算相似度等；entity用于映射数据库中的数据结构；dao（数据访问对象）模块用于定义数据库操作方法。通过这些模块协同工作，实现用户行为数据的处理和推荐结果的生成。数据访问层通过ORM（对象关系映射）技术将Java对象与数据库表进行映射，提高开发效率和数据操作的安全性。系统通过PDO（Java Data Object）技术与MySQL数据库通信，完成用户行为数据的存储与读取，如用户收藏记录、书籍信息及推荐结果等。

整个系统架构清晰，各模块职责分明，前后端分离，便于维护与扩展。在保证系统稳定性的同时，还能灵活支持协同过滤推荐算法的接入，适用于个性化阅读推荐系统的需求。

视频演示

请文末卡片dd我获取更详细的演示视频

论文部分参考：

项目案例参考：

为什么选择我

博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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