原创分享计算机毕业设计PySpark+LSTM+Hadoop招聘推荐系统招聘大数据招聘数据分析协同过滤算法(基于物品+基于用户) 招聘可视化大屏就业推荐系统就业数据分析

2024-05-30 06:39:20

开发技术

前端：vue.js

后端API：springboot+mybatis-plus

数据分析：PySpark、Spark_Java_API、Spark_SQL

数据可视化：echarts

Spider(数据源)：Python、requests

机器学习：协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实现)、LSTM情感分析

中间件：Spark集群、Hadoop集群

特色

首创Python+Spark+SpringBoot+Vue.js智能开发一站式平台，属于Python+Java双语言架构，可实现快速完成大数据毕业设计的开发，另外这套架构深受导师、老师的喜欢

创新点

短信、支付、LSTM情感分析、推荐算法(协同过滤算法基于用户基于物品全视频)、识别、Spider、Spark大屏、PySpark数据清洗、Hadoop

需求分析

管理端：带有职位的增删改查功能，评论功能是针对新闻模块的，类似新闻大数据的实现；
网站端： python / java 协同过滤推荐算法 / 下载职位数据表收费1元每条 / 账户充值 / 短信验证码修改密码 / 身份证识别 / 多条件搜索；
大屏端： SparkUtils大屏；
职位的评论带情感分析，和新闻里用的技术一样，可在管理端评论管理中查看结果；

运行截图

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