盘算机结业计划PySpark+hive雇用推荐体系职位用户画像推荐体系雇用数据分 ...

十念 · 2025-2-14 09:17:12

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介绍资料

PySpark+Hive雇用推荐体系开题报告

一、研究配景与意义

随着互联网技术的迅猛发展和大数据期间的到来，雇用信息数量急剧增长，求职者和雇用企业面临着严峻的信息过载题目。传统的雇用方式，如雇用会、雇用网站欣赏等，服从低下且难以精准匹配求职者和企业需求。因此，开发一款基于PySpark和Hive的雇用推荐体系，利用大数据技术对雇用信息和求职者数据举行深度发掘和分析，为用户提供个性化的职位推荐服务，具有重要的研究意义和应用价值。
本体系旨在通过整合PySpark和Hive等大数据技术，对雇用信息和求职者数据举行分布式处置惩罚和分析，结合用户行为数据和职位信息，构建用户画像，为求职者提供个性化的职位推荐，同时帮助企业快速匹共同适的候选人。这不仅能够进步雇用服从，降低雇用成本，还能够提升求职者的求职体验，实现双赢。
二、研究内容

用户画像构建：通过分析求职者的汗青行为数据、偏好等信息，构建用户画像，为推荐算法提供精准的用户特征。
职位信息整合：收集并整合各类职位信息，包括职位名称、薪资程度、工作地点、企业要求等，为推荐算法提供全面的职位信息支持。
推荐算法研究：研究并应用先进的推荐算法，如协同过滤、深度学习等，根据用户画像和职位信息为求职者推荐最符合其需求的职位。
体系开发与实现：计划并实现雇用推荐体系的功能模块，包括用户管理、职位信息管理、推荐算法模块等，确保体系的稳定性和易用性。

三、研究方法与技术门路

数据采集：利用Python爬虫技术从各大雇用网站抓取雇用信息和求职者行为数据。
数据预处置惩罚：对采集到的数据举行洗濯、去重、格式化等预处置惩罚操作，为后续分析提供高质量的数据基础。
数据存储：利用Hive举行数据堆栈管理，通过SQL查询举行数据分析和提取用户特征和职位信息。
数据处置惩罚与分析：使用PySpark举行数据的洗濯、去重、统计等操作，并利用Hive举行数据分析，提取用户特征和职位信息，为推荐算法提供数据支持。
算法实现：结合用户画像和职位信息，接纳协同过滤等推荐算法天生推荐列表。
体系开发与测试：使用Django等框架搭建体系后端，Vue等框架搭建前端界面，实现用户交互和推荐展示。并举行单元测试和体系测试，确保体系的稳定性和易用性。