基于大数据爬虫+Spark+Python数据可视化大屏的高校岗位招聘推荐和分析与可视化平台(源码+论文+PPT+部署文档教程等)

博主介绍：CSDN毕设辅导第一人、全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN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✌

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：

高校岗位招聘和分析平台的设计与实现具有随着高等教育的普及与扩张，对于岗位招聘的效率和质量要求也不断提高。传统的招聘方式耗时长、效率低，且难以精准匹配求职者与岗位需求。此外，高校招聘过程中信息不对称问题突出，导致资源配置不合理，人才选拔不精准。构建一个高效、智能的高校岗位招聘和分析平台成为解决这些问题的关键。这样的平台可以整合高校招聘信息，实现资源共享，提供数据分析支持，优化招聘流程，提高招聘决策的科学性[1]。

该平台通过信息化手段简化了招聘流程，为求职者提供了便捷的应聘渠道，同时也使用人单位能够快速筛选合适的人才，显著提升了双方的工作效率。平台内置的数据分析功能能够帮助高校更好地理解招聘市场动态，调整招聘策略，实现精准招聘。该平台还为求职者提供了丰富的岗位信息和职业发展指导，有助于促进高校毕业生就业率的提升。最后，随着大数据和人工智能技术的应用，该平台在未来有潜力进一步优化算法，提升匹配精度，为高校人才引进工作提供强有力的技术支持。

程序上交给用户进行使用时，需要提供程序的操作流程图，这样便于用户容易理解程序的具体工作步骤，现如今程序的操作流程都有一个大致的标准，即先通过登录页面提交登录数据，通过程序验证正确之后，用户才能在程序功能操作区页面操作对应的功能。

程序操作流程图

首先前端通过Vue和axios发送HTTP请求到后端的登录接口。在后端接收登录请求的Controller会使用`@RequestParam Map<String, Object> params`来接收前端传递的用户参数，用户名和密码。然后后端根据接收到的参数创建一个查询条件封装对象MyBatis的EntityWrapper用于构建查询条件。接着在业务层，调用相应的service方法来查询数据库中是否存在匹配的用户信息。这个查询方法Login()会将前端传递的对象参数传递到后台的DAO层，进行数据库的交互操作。如果存在符合条件的用户，则会返回相关的用户信息。最后在后端控制器中将查询结果封装成响应体，通过`return R.ok().put("data", userService.selecView(ew))`将用户信息返回给前端。前端收到响应后，可以通过调用Vue、ElementUI等组件来渲染登录结果，例如显示用户信息或者跳转到相应的页面。

系统架构设计

系统架构设计是软件开发过程中至关重要的一环。首先是模型层（Model），模型层通常对应着数据库或者其他数据源，它负责与数据库进行交互，执行各种数据操作，并将处理后的数据传递给控制器层。模型层的设计应该简洁清晰，尽可能减少与视图和控制器的耦合，以提高代码的可维护性和可重用性。

其次是视图层（View）通常是通过网页、移动应用界面或者其他用户界面来展示数据。视图层与用户交互，接受用户的输入，并将输入传递给控制器层进行处理。在MVC三层架构中，视图层应该尽量保持简单，只负责数据的展示和用户交互，不涉及业务逻辑的处理，以保持视图层的清晰度和可复用性，最后是控制器层（Controller），每个层都有特定的职责和功能，通过分层架构设计，实现代码模块化，为软件开发提供了一种有效的架构模式。系统架构如图4-1所示。

详细视频演示

请文末卡片dd我获取更详细的演示视频

功能截图：

在系统前台首页，调用`$route(newValue)`方法监听路由变化，根据当前的路由地址来确定活动菜单的索引，并且根据路由的哈希部分（即URL的`#`后面的部分）来判断是否需要滚动页面到顶部或者某个特定元素的位置。如果不是首页，会将页面滚动到指定元素处，否则滚动到页面顶部。另外通过`headportrait()`方法用于更新组件渲染点前用户头像。在用户登录后，后端返回了新的用户信息，需要及时更新页面上的用户头像信息。

5.1系统功能实现

当人们打开系统的网址后，首先看到的就是首页界面；在这里，人们能够看到系统的导航条，通过导航条导航进入各功能展示页面进行操作。系统首页界面如图5-1所示：

图5-1 系统首页界面

在注册流程中，用户在Vue前端填写必要信息（如用户名、密码等）并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端处理这些信息，检查用户名是否唯一，并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后，后端向前端发送注册成功的确认，前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。系统注册页面如图5-2所示：

图5-2系统注册页面

职位搜寻：在搜寻框内输入职位名称于招聘岗位页面，可获取全面的职位详情，进而选择应聘或保存为收藏；如图5-3所示展示页面。

图5-3招聘岗位详细页面

就业资讯：于就业资讯页面的查询栏输入相关职位，能查阅详细的招聘信息，并能执行收藏功能；参照图5-4以了解页面布局。

图5-4招聘信息详细页面

个人设置：用户可在个人中心模块执行各种操作，如调整个人设置、更改密码、处理应聘资料、查看已发布内容及管理收藏夹；如图5-5所示为具体界面。

图5-5个人中心界面

5.2管理员模块实现

登录过程涉及用户在Vue前端界面输入用户名和密码。随后，这些登录凭据通过HTTP请求发送至Java后台。后台接收到请求后，会与MySQL数据库交互以验证用户的身份。

如果认证成功，后端会返回给前端，允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图5-6所示。

图5-6 管理员登录界面

管理员主页提供了一系列管理工具，包括用户监管、职位类别管理、招聘职位控制、应聘信息处理、工作信息维护、招聘论坛、系统管理以及个人信息编辑等。管理员主页面的示意图可见5-7：

图5-7管理员主界面

用户功能在视图层（view层）进行交互，比如点击“查询、添加或删除”按钮或填写用户信息表单。这些用户表单动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层（controller层）。控制器接收到这些请求后，调用服务层（service层）以执行相关的业务逻辑，例如验证输入数据的有效性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后，进一步与数据访问对象层（DAO层）交互，后者负责具体的数据操作如查看、修改或删除用户信息，并将操作结果返回给控制器。最终，控制器根据这些结果更新视图层，以便用户功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。如图5-8所示：

图5-8用户管理界面

招聘岗位功能在视图层（view层）进行交互，比如点击“查询、添加或删除”按钮或填写招聘岗位表单。这些招聘岗位表单动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层（controller层）。控制器接收到这些请求后，调用服务层（service层）以执行相关的业务逻辑，例如验证输入数据的有效性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后，进一步与数据访问对象层（DAO层）交互，后者负责具体的数据操作如查看、修改或删除招聘岗位信息，并将操作结果返回给控制器。最终，控制器根据这些结果更新视图层，以便招聘岗位功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。如图5-9所示：

图5-9招聘岗位管理界面

应聘信息功能在视图层（view层）进行交互，比如点击“查询或删除”按钮或填写应聘信息表单。这些应聘信息表单动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层（controller层）。控制器接收到这些请求后，调用服务层（service层）以执行相关的业务逻辑，例如验证输入数据的有效性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后，进一步与数据访问对象层（DAO层）交互，后者负责具体的数据操作如查看、修改或删除应聘信息，并将操作结果返回给控制器。最终，控制器根据这些结果更新视图层，以便应聘信息功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。如图5-10所示：

图5-10应聘信息界面

招聘信息功能在视图层（view层）进行交互，比如点击“查询、删除或爬取数据”按钮或填写招聘信息表单。这些招聘信息表单动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层（controller层）。控制器接收到这些请求后，调用服务层（service层）以执行相关的业务逻辑，例如验证输入数据的有效性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后，进一步与数据访问对象层（DAO层）交互，后者负责具体的数据操作如查看或删除招聘信息，并将操作结果返回给控制器。最终，控制器根据这些结果更新视图层，以便招聘信息功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。如图5-11所示：

图5-11招聘信息界面

招聘论坛功能在视图层（view层）进行交互，比如点击“查询或删除”按钮或填写招聘论坛表单。这些招聘论坛表单动作被视图层捕获并作为请求发送给相应的控制器层（controller层）。控制器接收到这些请求后，调用服务层（service层）以执行相关的业务逻辑，例如验证输入数据的有效性和与数据库的交互。服务层处理完这些逻辑后，进一步与数据访问对象层（DAO层）交互，后者负责具体的数据操作如查看、修改、查看评论或删除招聘论坛信息，并将操作结果返回给控制器。最终，控制器根据这些结果更新视图层，以便招聘论坛功能可以看到最新的信息或相应的操作反馈。如图5-13所示：

图5-12招聘论坛界面

5.3数据采集

定义一个Scrapy爬虫类`ZhaopinxinxiSpider`，用于爬取指定网站的招聘信息。`name`定义了爬虫的名称，`spiderUrl`指定了目标网站的URL，`start_urls`将目标网站的URL按分号拆分成一个列表，作为爬取的起始URL。`protocol`和`hostname`用于定义协议和主机名，暂时为空。`realtime`用于指定是否实时获取数据，初始化为False。代码如下所示。

class ZhaopinxinxiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'zhaopinxinxiSpider'
    spiderUrl = 'https://www.chinahr.com/newchr/open/job/search'
    start_urls = spiderUrl.split(";")
    protocol = ''
    hostname = ''
    realtime = False

使用parse方法中进行一些初始化操作和判断条件。首先，通过urlparse函数解析self.spiderUrl得到URL的协议和主机名，并将其分别赋值给self.protocol和self.hostname。然后，通过platform.system().lower()获取当前操作系统的名称，并将其转换为小写字母，保存在plat变量中。接着，判断条件如果不是实时爬取（self.realtime为False）并且当前操作系统是Linux或Windows，建立数据库连接，并将连接对象赋值给connect变量。获取数据库的游标对象，并将其赋值给cursor变量，调用table_exists函数检查数据库中是否存在名为'5nw5u40i_zhaopinxinxi '的表，如果存在就执行关闭游标和连接，调用temp_data函数，最后返回。代码如下所示。

def parse(self, response):
    _url = urlparse(self.spiderUrl)
    self.protocol = _url.scheme
    self.hostname = _url.netloc
    plat = platform.system().lower()
    if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
        connect = self.db_connect()
        cursor = connect.cursor()
        if self.table_exists(cursor, '5nw5u40i_zhaopinxinxi') == 1:
            cursor.close()
            connect.close()
            self.temp_data()
            return

使用Scrapy爬虫的回调函数，进行解析详情页面，从response的meta中获取字段对象fileds，最后对其进行赋值和处理。代码如下所示。

def detail_parse(self, response):
    fields = response.meta['fields']
    try:
        fields["detail"] = str( emoji.demojize(response.css('''div.detail-des_lists''').extract_first()))
    except:
        pass
    return fields

5.4数据处理

在基于Python的高校岗位招聘推荐和分析平台开发中，数据集处理是至关重要的环节。以下是我详细的数据集处理流程：

首先，通过各种渠道搜集就业信息数据集，这可能涉及抓取在线招聘平台的数据、接收来自合作公司的资料，以及整合校内的就业公告等。这些数据应涵盖职位的核心详情，例如职位头衔、薪酬范围、工作位置及任职资格等。

接着，获取到数据集后，重要的一环是执行数据清洗和预处理步骤。数据清洗的目的是保证数据质量和完整性，涉及消除重复记录、处理未填充的值、修正不准确的信息等。预处理阶段则涵盖数据的格式统一、标准化和转化操作，以适应后续的分析需求。这一过程中，我们利用pandas库来进行数据洞察，并结合Scrapy架构进行高效的数据采集和清洗，从而保证数据的精确度和实用性。为了数据的可靠存储和扩展能力，我们选用MySQL数据库系统。

为了建立与MySQL数据库的连接，我们将使用root用户，其密码设定为123456，目标数据库名为spider5nw5u40i。采用pandas的read_sql方法，可以从数据库中提取所需的数据。具体代码实现如下。

def pandas_filter(self):
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider5nw5u40i?charset=UTF8MB4')
df = pd.read_sql('select * from zhaopinxinxi limit 50', con = engine)

首先，检查DataFrame对象df是否存在重复的行，使用'df.drop_duplicates()'函数删除对象中重复行。调用'df.isnull()'函数检测对象df'中的缺失值。随后调用'df.dropna()'函数删除具有缺失值的行。'df.fillna(value='暂无')'函数将对象df中的缺失值替换为指定的值'暂无'。代码如下所示。

df.duplicated()
df.drop_duplicates()
df.isnull()
df.dropna()
df.fillna(value = '暂无')

生成一个包含200个介于0到1000之间的随机整数的数组a，然后定义了一个布尔条件cond，用于筛选满足a在100到800之间的元素。生成一个包含10万个符合标准正态分布的随机数的数组b，定义一个布尔条件cond，用于筛选满足b的绝对值大于3的元素。

创建一个形状为10000行3列的DataFrame df2，其中的数据是符合标准正态分布的随机数。定义一个布尔条件cond，用于筛选在df2中任意一列的值大于三倍标准差的行。该行代码使用索引操作df2[cond].index，获取满足条件cond的行的索引。删除具有指定索引的行，并返回更新后的对象df2。代码如下所示。

a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
cond = (a<=800) & (a>=100)
a[cond]
b = np.random.randn(100000)
cond = np.abs(b) > 3 * 1
b[cond]
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
index = df2[cond].index
df2.drop(labels=index,axis = 0)

移除HTML标签，首先，检查html参数是否为None，如果是则返回空字符串。然后使用正则表达式模式匹配HTML标签的正则表达式（<[^>]+>），并通过re.sub函数将匹配到的HTML标签替换为空字符串。最后使用strip函数去除字符串两端的空白字符，并返回处理后的结果。代码如下所示。

def remove_html(self, html):
    if html == None:
        return ''
    pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
    return pattern.sub('', html).strip()

在初始化数据库链接流程时，首要任务是从配置文件中提取必要的连接参数，这些参数涵盖了数据库的种类标识、服务器地址、端口、登录凭证，如用户名和密码。如果数据库名称未明确指定，系统会尝试从self.databaseName属性中寻找。接下来，根据所识别的数据库类型动态选择适配的连接技术。例如，如果确认是MySQL，会选择pymysql库进行无缝对接；反之，如果不是MySQL，程序将同样采用pymysql库来建立连接。最终，这段代码将执行并返回一个有效的连接对象，记作connect，整个过程逻辑严谨且高效。以下是具体实现的代码段：

def db_connect(self):
    type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
    host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
    port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
    user = self.settings.get('USER', 'root')
    password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

    try:
        database = self.databaseName
    except:
        database = self.settings.get('DATABASE', '')

    if type == 'mysql':
        connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
    else:
        connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
    return connect

将处理好的数据进行数据存储，定义一个包含插入语句的sql字符串，目标数据库表是zhaopinxinxi，列名包括id、jobname、salary等，从表5nw5u40i_zhaopinxinxi中选择符合条件的数据，将这些数据插入到目标表中。

def temp_data(self):

    connect = self.db_connect()
    cursor = connect.cursor()
    sql = '''
        insert into `zhaopinxinxi`(……)
        select …… from `5nw5u40i_zhaopinxinxi`
        where(not exists (select …… from `zhaopinxinxi` where
              `zhaopinxinxi`.id=`5nw5u40i_zhaopinxinxi`.id))
         '''
    cursor.execute(sql)
    connect.commit()
    connect.close()

处理后数据展示如下图所示：

图5-18部分数据展示

5.5数据可视化

数据采集、数据处理完成后，进行数据可视化分析，通过对数据进行数据可视化，使数据更加直观与清晰，管理员可以通过这些信息进行及时的招聘策略调整和管理，为高校岗位分析与推荐提供了有力的支持。

我们通过薪资数据绘制了漏斗图，如图5-13所示，可以看到不同岗位的薪资水平，通过这个图表能够更好地评估和比较不同岗位的薪资福利水平，有助于制定合理的薪酬政策

图5-13薪资分析图

通过招聘要求学位学历数据绘制了环形图，如图5-14所示：分析图表可以看到不同岗位对学历的需求分布，其中大部分的岗位对本科学历的需求是最多的为45.98%，其次到硕士研究生28.1%，其他是最少0.87%。以上图表呈现了不同学历要求对招聘的影响，为管理员指导学历要求设定提供支持。

图5-14学位分析图表

通过招聘要求工作经验数据绘制了柱状图，如图5-15所示，分析图表可以看到不同岗位对工作经验的需求，其中一年及以上的需求是最多的，其次就是2年至3年，10年以上的需求是最少的。以上图表展示了不同工作经验要求对招聘的影响，帮助高校确定招聘需求并匹配适合的候选人。

图5-15工作经验分析图表

通过招聘要求工作地点数据绘制了折线图，如图5-16所示，分析图表可以了解不同岗位的地域需求和分布特点，管理员可以根据这些信息为学生提供就业的地域选择建议，提高资源利用效率。

图5-16工作地点分析图表

最后，为了能够更加直观清晰展示数据，我们制作了可视化大屏，可以帮助管理员快速获取和分析信息，从而做出更好决策。如图5-17所示：

图5-17可视化大屏

论文参考：

代码实现：

/**
 * 登录相关
 */
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{
    
    @Autowired
    private UserService userService;
    
    @Autowired
    private TokenService tokenService;

    /**
     * 登录
     */
    @IgnoreAuth
    @PostMapping(value = "/login")
    public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) {
        UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
        if(user != null){
            if(!user.getRole().equals(role)){
                return R.error("权限不正常");
            }
            if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {
                return R.error("账号或密码不正确");
            }
            String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());
            return R.ok().put("token", token);
        }else{
            return R.error("账号或密码或权限不对");
        }

    }
    
    /**
     * 注册
     */
    @IgnoreAuth
    @PostMapping(value = "/register")
    public R register(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
            return R.error("用户已存在");
        }
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 退出
     */
    @GetMapping(value = "logout")
    public R logout(HttpServletRequest request) {
        request.getSession().invalidate();
        return R.ok("退出成功");
    }
    
    /**
     * 密码重置
     */
    @IgnoreAuth
    @RequestMapping(value = "/resetPass")
    public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){
        UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
        if(user==null) {
            return R.error("账号不存在");
        }
        user.setPassword("123456");
        userService.update(user,null);
        return R.ok("密码已重置为：123456");
    }
    
    /**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/page")
    public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){
        EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();
        PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }

    /**
     * 信息
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") String id){
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }
    
    /**
     * 获取用户的session用户信息
     */
    @RequestMapping("/session")
    public R getCurrUser(HttpServletRequest request){
        Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }

    /**
     * 保存
     */
    @PostMapping("/save")
    public R save(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
            return R.error("用户已存在");
        }
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    public R update(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        userService.updateById(user);//全部更新
        return R.ok();
    }

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Integer[] ids){
        userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }
}

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