(智联爬虫、推荐算法)基于文本挖掘的IT类人才招聘画像数据可视化分析系统的设计与实现（python mysql flask vue）

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介绍

[摘要] 随着信息技术的飞速发展，IT类人才的招聘已成为企业发展的关键环节。本文基于文本挖掘技术，设计并实现了一套IT类人才招聘画像数据可视化分析系统，旨在提供全面而直观的招聘数据分析服务。该系统采用了多种技术，包括Python、Flask、MySQL、Echarts、Scrapy以及Vue，以构建一个功能丰富、高效稳定的招聘平台。

首先，通过Scrapy技术，系统能够实现对智联招聘网站的数据爬取，获取最新的招聘信息。而后，通过数据清洗技术，确保所获取的信息准确、规范，为后续的分析提供高质量的数据基础。用户可通过系统的登录注册功能创建个人账号，实现更个性化的服务体验。

系统核心功能包括职位库、职位推荐、人才画像大屏、岗位画像、词云画像、薪酬分析等。职位库提供了全面的职位信息，为求职者提供广泛选择；职位推荐通过智能算法，为用户精准推送符合其需求的职位。人才画像大屏整合了招聘数据的关键指标，直观展示招聘市场的态势。岗位画像和词云画像则通过文本挖掘技术，深入分析职位和人才的关键特征，为用人单位提供更精准的招聘信息。

此外，系统还提供薪酬分析功能，帮助用户了解行业薪资水平，为求职和招聘方提供参考。账号信息和实名认证功能则加强了用户身份的可信度，提升了系统的安全性。

 [关键词] 文本挖掘；招聘数据可视化；Python Flask；智能推荐

演示视频

(智联爬虫、推荐算法)基于文本挖掘的IT类人才招聘画像数据可视化分析系统的设计与实现（python mysql flask vue）_哔哩哔哩_bilibili

系统功能

3.2 需求分析

在本系统中，通过广泛的用户调研和业务流程分析，详细定义了系统的功能需求。用户可以通过系统注册登录，实现个性化的职位搜索、职位推荐和数据分析。为了提高用户体验，系统设计了直观友好的操作界面，确保用户能够轻松使用各项功能。在数据方面，系统要求具备实时更新的招聘信息，以保持数据的准确性。同时，系统需要支持账号信息管理和实名认证功能，以提高用户身份可信度。通过用例图、流程图和数据模型，需求分析详细定义了系统各模块之间的交互关系和数据流动。总体而言，需求分析为系统的设计和实施提供了清晰的指导，确保了系统满足用户期望并有效解决招聘需求。

3.3 用户用例分析

用户用例分析是IT类人才招聘画像数据可视化分析系统设计中的核心部分，用于详细描述系统与用户之间的交互过程。用户通过注册登录功能建立个人账号，实现个性化的数据体验。在职位库中，用户可以浏览全面的职位信息，通过搜索和筛选找到符合需求的职位。职位推荐利用智能算法，为用户精准推送与其职业背景匹配的职位。人才画像、岗位画像和词云画像通过文本挖掘技术深入分析用户和职位的关键特征，提供更精准的招聘信息。薪酬分析功能帮助用户了解行业薪资水平。账号信息和实名认证功能加强了用户身份可信度，提升系统安全性。用户还能使用我的收藏功能方便地管理喜欢的职位。通过这些用例，系统实现了多样化、个性化的招聘服务，满足用户在不同阶段的需求，提升了用户体验。如下图3-1所示：

图3-1 用户用例图

3.2 数据爬取分析

系统智联招聘数据爬取功能旨在从智联招聘网站上获取招聘信息，并将这些信息用于后续的数据分析、可视化等用途。以下是对该功能的分析：

1. 爬取目标网站：系统需要爬取智联招聘网站上的招聘信息，这些信息包括职位名称、公司名称、工作城市、薪资范围、学历要求、公司类型、公司规模、工作经验、福利待遇等。

2. 数据请求与响应： 系统通过发送 HTTP 请求到智联招聘网站的特定页面，获取招聘信息的 JSON 数据格式的响应。响应中包含了所需的招聘信息。

3. 数据解析与提取： 系统需要对获取到的 JSON 数据进行解析和提取，从中提取出需要的招聘信息字段，如职位名称、公司名称、薪资范围等。

4. 多页处理： 由于招聘信息可能分布在多个页面上，系统需要实现对多页数据的处理。可能需要根据页面的分页信息动态地生成多个请求，获取所有页面的招聘信息。

5. 参数化配置： 系统可能需要支持对爬取的参数进行配置，如城市、工作经验要求、学历要求等，以便用户可以灵活地定制爬取条件。

6. 异常处理： 在爬取过程中，可能会遇到各种异常情况，如网络异常、页面结构变化等。系统需要实现相应的异常处理机制，保证爬取的稳定性和健壮性。

7. 数据存储： 爬取到的招聘信息需要进行有效的存储，以便后续的数据分析和应用。存储可以采用数据库、文件等形式进行。

8. 定时任务： 系统可能需要实现定时任务的功能，定期自动执行爬取任务，保持招聘信息的更新和及时性。

综上所述，系统智联招聘数据爬取功能涉及了网络请求、数据解析、多页处理、参数配置、异常处理、数据存储等多个方面，是系统数据获取的重要环节。

系统截图

可行性分析

3.1.1 经济可行性分析

经济可行性分析是IT类人才招聘画像数据可视化分析系统设计的关键方面，旨在评估系统在经济层面的可行性和效益。通过全面考察系统开发、维护和运营的成本，以及预期的收益，我们确保系统的实施是经济上合理的。在本系统中，投资涵盖了硬件、软件、人力和培训等方面，同时考虑了未来的运营和维护成本。预期的经济效益主要源于提高招聘效率、优化人才匹配和提供精准的市场分析服务，从而降低企业和求职者的招聘成本，提高人才流动效率。经济可行性分析通过综合考虑投入和产出，为决策者提供了清晰的经济基础，确保系统的推进符合长期发展目标。这种综合分析不仅为系统的实施提供了经济支持，也为利益相关者提供了可行性的预期，促使系统的成功实施。

3.1.2 技术可行性分析

系统采用了Python作为主要编程语言，结合Flask、MySQL、Echarts等先进技术，构建了一个高效、稳定的招聘平台。这种技术组合保证了系统具备强大的数据处理、分析和可视化能力，满足用户的复杂需求。Scrapy技术用于实时数据爬取，确保系统获取最新的招聘信息。前端采用Vue框架，通过ECharts图表库实现数据直观展示，提升用户体验。这些技术的整合不仅提高了系统的性能和可扩展性，还为系统未来的升级和拓展提供了坚实的基础。技术可行性分析通过对这些关键技术的评估，确保了系统的技术选型合理且能够顺利实施，为系统的顺利推进提供了有力的技术支持。

3.1.3 操作可行性分析

在本系统中，通过详细的用户需求调研和界面设计，确保系统具备直观友好的操作界面，使用户能够轻松上手。系统实现了注册登录、职位搜索、数据分析等核心功能，简化了用户操作流程，提高了用户体验。操作可行性分析还关注了系统的稳定性和容错性，确保在用户操作中不会出现严重错误或系统崩溃。系统通过测试和用户反馈不断优化操作界面，保证了系统的可用性。总体而言，操作可行性分析在设计和实现中的应用，使系统在用户操作层面上更具可行性，提高了用户满意度，为系统的成功实施创造了良好的操作环境。

国内外研究现状

1.3.1 国内研究现状

在国内，人才招聘领域的研究主要集中在传统招聘平台的改进和智能化应用。目前，一些企业利用大数据和人工智能技术，通过用户行为分析实现职位的智能推荐。然而，很多系统仍面临着信息准确性和个性化匹配的挑战。

本文设计的基于文本挖掘技术的IT类人才招聘画像数据可视化分析系统在国内研究现状中引领先进。相较于传统方法，该系统通过Scrapy技术实现实时数据爬取，再结合文本挖掘技术进行数据清洗，为招聘信息提供更精准的分析。同时，系统整合了多种技术，构建了功能丰富、高效稳定的招聘平台，从而全面提升了招聘过程的智能化水平。这种系统的创新性和全面性在国内研究中占据了重要地位，为推动招聘领域的技术进步和应用提供了新的方向[5]。

1.3.1 国外研究现状

在国外，人才招聘领域的研究注重于高度智能化的解决方案，主要集中在文本挖掘技术的应用上。许多国外企业和研究机构借助自然语言处理和机器学习技术，通过分析职位和简历的文本信息实现更精准的匹配[6]。

本文设计的基于文本挖掘技术的IT类人才招聘画像数据可视化分析系统在国外研究现状中具有前瞻性。通过采用Scrapy技术实现实时数据爬取和文本挖掘技术进行深度分析，该系统不仅解决了信息准确性的问题，还为招聘方和求职者提供了更为智能的数据支持。系统的多技术集成，如Python、Flask、MySQL、Echarts等，使其在全球招聘市场中更具竞争力。因此，本文研究在国外研究现状中属于技术创新的先导，为国际人才招聘领域的智能化发展提供了新的范本[7]。

功能代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import random
import pymysql
import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy import Request
# 直接爬虫，没有用selenium
class JobDescriptionSpider(scrapy.Spider):
    name = 'job_description'
    allowed_domains = ['example.com']  # 修改为实际的域名

    def start_requests(self):
        # 这里需要替换成你的实际数据库连接信息
        db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='123456', port=3306, database='flask_job',
                             charset='utf8')
        cursor = db.cursor()
        sql = "SELECT id, url FROM tb_job2 limit 1"
        cursor.execute(sql)
        jobs = cursor.fetchall()
        for job in jobs:
            headers = {
                'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36',
                'Referer': 'https://www.example.com',  # 修改为实际的 Referer
            }
            yield Request(url=job[1], callback=self.parse, meta={'job_id': job[0]}, headers=headers)
            time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 间隔1到3秒再发送请求，模拟人类操作
        db.close()

    def parse(self, response):
        job_id = response.meta['job_id']
        description = response.css('.describtion__detail-content::text').get()
        # 这里假设你的MySQL表中有一个名为'desc'的字段，用于保存职位描述信息
        # 需要根据实际情况修改字段名和更新逻辑
        if description:
            # 更新数据库中的记录
            db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='123456', port=3306, database='flask_job',
                                 charset='utf8')
            cursor = db.cursor()
            update_sql = "UPDATE tb_job2 SET `desc` = %s WHERE id = %s"
            cursor.execute(update_sql, (description.strip(), job_id))
            db.commit()
            db.close()

            time.sleep(random.uniform(3, 5))  # 等待3到5秒再进行下一次爬取，模拟人类操作

# 在脚本的其他部分调用爬虫
if __name__ == "__main__":
    process = CrawlerProcess()
    process.crawl(JobDescriptionSpider)
    process.start()

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原文地址：https://blog.csdn.net/qq_31293575/article/details/142406376

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