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

本文介绍: 职位招聘管理与推荐系统。本系统使用Py th on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、Aja x、Bo o tStr ap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。系统分为管理员和用户两个角色权限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。

职位招聘管理与推荐系统。本系统使用Pyth on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、Aja x、BootSt r ap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：

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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) &amp; (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)