基于知识图谱的招聘推荐系统

基于知识图谱的招聘推荐系统

系统简介
本项目是一个基于知识图谱的招聘推荐系统，旨在通过智能化的推荐算法，为求职者提供更加精准、个性化的职位推荐服务。系统整合了爬虫技术、数据清洗、图谱展示、自然语言处理等先进技术，实现了从数据获取到推荐展示的全流程自动化。

功能描述
数据爬取与清洗
系统自带爬虫功能，可根据关键词爬取智联招聘等网站的相关数据，并进行清洗，确保数据的准确性和有效性。清洗后的数据将用于初始化Neo4j图谱数据库，为后续推荐提供数据支持。

用户登录注册
系统提供正常的用户登录注册功能，支持用户通过账号密码进行身份验证，确保用户数据的安全性。

职位列表与搜索
登录系统后，用户将看到招聘职位列表，可通过关键词进行模糊搜索，快速定位感兴趣的职位。同时，系统支持按照职位名称、薪资、工作地点等条件进行筛选，满足用户多样化的搜索需求。

职位详情与评分
点击职位列表中的职位，可进入职位详情页，查看职位的详细信息，包括职位描述、职位要求、薪资待遇等。用户可对职位进行评分和评论，为其他用户提供参考。

个性化推荐
系统的核心功能是根据用户的打分数据和协同过滤推荐算法，为用户推荐相似的职位。推荐逻辑基于Neo4j图谱数据库中的节点和关系，通过计算用户之间的相似度，找到与用户兴趣相符的职位。推荐结果将按照相似度从高到低排序，展示给用户。

图谱展示
系统使用ECharts进行图谱展示，通过Py2neo查询Neo4j数据库，可使用节点名称进行查询。图谱展示功能可帮助用户更直观地了解职位之间的关系，发现更多潜在的求职机会。

问答系统
系统还集成了问答系统，支持自然语言识别。用户可通过输入问题，系统进行分词和模板匹配，查询Neo4j数据库并返回相关数据。问答系统可为用户提供更加智能、便捷的查询体验。

技术描述
本项目采用Python作为主要开发语言，使用Django框架进行Web开发。数据库方面，选用Neo4j作为图谱数据库，存储职位、用户等实体及其之间的关系。前端展示采用ECharts和HTML/CSS/JavaScript等技术实现。在推荐算法方面，采用协同过滤算法进行个性化推荐。同时，系统还集成了jieba分词等自然语言处理技术，支持问答系统的实现。

1000