项目介绍:

(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）+第一稿+开题+任务书+选题申请表+指导记录+中期检查表+周进展+创新点+答辩相关问题解答+查重报告+安装视频（12w数据）

高清视频演示:

https://www.bilibili.com/video/BV1JCbceeEAk/

系统说明:

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。

4.1 系统功能设计

系统功能包括用户注册登录、职位搜索、实时数据爬取、职位推荐、人才画像和岗位画像分析、词云画像生成、薪酬分析等。用户可以通过注册登录建立个人账号，利用职位搜索功能浏览全面的职位信息。实时数据爬取确保系统获取最新招聘信息，而职位推荐通过智能算法为用户提供个性化的职位匹配。人才画像和岗位画像分析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。词云画像生成展示关键词汇特征，而薪酬分析功能帮助用户了解行业薪资水平。这些功能通过综合的设计和技术实现，使系统成为一体化、智能化的招聘数据分析平台，满足用户在不同招聘阶段的多样化需求。系统功能结构图如下图4-1所示：

适用场景:

毕业论文、课程设计、公司项目参考

系统截图:

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