基于机器学习的招聘平台智能筛选系统-计算机毕设附源码 45148

WeiXin_DZbishe

953人浏览 · 2025-12-25 09:45:00

WeiXin_DZbishe · 2025-12-25 09:45:00 发布

基于机器学习的招聘平台智能筛选系统

摘要

基于机器学习的招聘平台智能筛选系统是一个高效、智能化的人才管理解决方案，旨在帮助企业和求职者更精准地找到彼此。该系统采用Django框架开发，支持用户注册登录、首页展示、网站公告浏览、新闻资讯获取以及招聘信息查询等功能。求职者能够根据职位、薪资或经验等条件搜索并查看详细的招聘信息，并通过“投放简历”功能申请心仪的职位。此外，系统还提供了个人中心和我的账户功能，允许用户管理个人信息、查看投递记录以及收藏和评论管理。

对于管理员而言，该系统提供了一套全面的数据信息管理和统计分析工具，包括对系统用户的管理、招聘信息的维护、简历审核及回复等。通过推荐率和点击率统计图表，管理员可以直观评估不同职位的推荐效果和用户兴趣变化，进而优化招聘策略。系统还包括了轮播图管理、网站公告管理和资源管理等功能模块，使得管理员能够轻松更新网站内容，保持信息的新鲜度和相关性。整体而言，这一基于机器学习的招聘平台不仅提升了招聘效率，也为用户和管理员提供了便捷的操作体验。

关键词：Django框架；招聘平台智能筛选；机器学习；

Abstract

The machine learning-based recruitment platform Intelligent Screening System is an efficient and intelligent talent management solution designed to help businesses and job seekers find each other more accurately. The system uses Django framework to develop, support user registration login, home page display, website announcement browsing, news information acquisition and recruitment information inquiry and other functions. Job seekers can search and view detailed job postings based on job title, salary or experience, and apply for the job they want through the "Post Resume" function. In addition, the system also provides personal center and My account functions, allowing users to manage personal information, view delivery records, and manage favorites and comments.

For administrators, the system provides a comprehensive set of data information management and statistical analysis tools, including the management of system users, the maintenance of recruitment information, resume review and reply. Through the recommendation rate and click rate statistics chart, administrators can intuitively evaluate the recommendation effect of different positions and the change of user interest, and then optimize the recruitment strategy. The system also includes rotation chart management, website announcement management and resource management and other functional modules, so that administrators can easily update the content of the website and maintain the freshness and relevance of information. Overall, this machine learning-based recruitment platform not only improves the efficiency of recruitment, but also provides a convenient operating experience for users and administrators.

Key words: Django framework; Recruitment platform intelligent screening; Machine learning;

目录

1绪论

1.1研究背景

在当今快速发展的经济环境中，企业与求职者之间的匹配效率成为了影响劳动力市场健康发展的关键因素之一。传统招聘方式往往依赖于人工筛选简历和面试，这不仅耗时费力，而且难以保证找到最适合岗位需求的人才。随着互联网技术的发展，虽然在线招聘平台大大提高了招聘信息的传播速度和覆盖面，但面对海量信息，如何高效准确地进行人才筛选依然是一个挑战。基于此背景，采用机器学习算法实现智能化筛选的招聘平台应运而生。这类平台能够通过分析职位要求与求职者的技能、经验等多维度信息，自动化推荐最合适的人选，从而显著提升招聘效率和成功率。

与此同时，对于求职者而言，传统的求职过程同样充满挑战。求职者需要在众多招聘信息中寻找适合自己的机会，并投入大量时间准备申请材料。此外，求职过程中缺乏反馈机制，导致许多求职者对自己的应聘状态感到迷茫。因此，设计一个既能为雇主提供精准候选人推荐，又能为求职者提供个性化服务的智能招聘系统显得尤为重要。该系统不仅能帮助求职者更快捷地找到合适的工作，还能为企业节省招聘成本，提高人力资源配置效率。基于Django框架开发的智能筛选系统正是在这种背景下被提出，旨在通过技术创新解决当前招聘领域面临的痛点，推动劳动力市场的健康发展。

1.2研究目的和意义

研究目的在于开发一个基于机器学习的招聘平台智能筛选系统，通过技术手段优化求职者与职位之间的匹配过程，提高招聘效率和准确性。具体来说，本研究旨在探索如何利用先进的算法和技术，如自然语言处理、数据挖掘以及机器学习模型等，对求职者的简历和职位描述进行深度分析，从而实现高效的人才筛选和推荐。此外，该系统还将提供一系列便捷的功能模块，包括用户注册登录、个性化首页展示、招聘信息智能搜索以及个人中心管理等，以提升用户体验和满意度。通过这一系列措施，期望能够创建一个更加公平、透明且高效的招聘环境。

该研究的意义在于其不仅有助于解决当前招聘过程中存在的低效问题，还能为劳动力市场的健康发展做出贡献。首先，对于企业而言，智能筛选系统可以显著减少人力资源部门的工作负担，提高筛选速度和质量，帮助企业更快找到合适的候选人。其次，对于求职者来说，该系统提供了更多的机会和平等的竞争环境，减少了因信息不对称造成的劣势。再者，通过对大数据的分析和应用，系统能够不断学习和适应市场变化，提供更加精准的匹配建议，促进人才资源的合理配置。最终，这样的智能化解决方案有望引领招聘行业的变革，推动整个行业向更高效、更智能的方向发展。

1.3国内外研究现状

国内外在智能招聘领域已经取得了一定的研究成果，尤其是在利用机器学习和人工智能技术优化招聘流程方面。国外的研究和实践起步较早，许多大型科技公司如谷歌、亚马逊等已经开始应用先进的算法来筛选简历和评估候选人。例如，DeepSeek这样的系统通过分析求职者的简历、面试表现和历史数据，使用智能筛选技术帮助企业识别最匹配岗位要求的候选人。这种方法不仅提高了招聘效率，还降低了企业的人力成本。此外，学术界也对机器学习在招聘中的应用进行了广泛研究，探讨了如何通过监督学习、无监督学习以及强化学习等技术提升招聘决策的客观性和科学性。

在国内，随着互联网行业的快速发展，智能化招聘解决方案也逐渐受到重视。国内一些领先的互联网公司同样采用了类似的机器学习技术进行人才筛选，并取得了显著成效。与此同时，国内的研究机构和高校也在积极开展相关领域的研究工作。例如，有研究表明，通过自然语言处理（NLP）技术提取简历中的关键信息，并结合机器学习模型进行自动筛选，可以大幅度提高筛选的准确率和效率。这些研究不仅关注技术层面的应用，也开始考虑如何保护候选人隐私和确保数据安全等问题。

尽管国内外在智能招聘领域已取得了一些进展，但仍然面临诸多挑战。首先，数据的质量和完整性对于算法的有效性至关重要，而现实中获取高质量的数据往往较为困难。其次，虽然机器学习算法能够提供更客观的评价标准，但在某些情况下，它可能无法完全替代人类判断，特别是在涉及企业文化契合度或软技能评估时。此外，随着算法应用的普及，如何确保算法公平性，避免潜在的偏见也是一个亟待解决的问题。因此，未来的研究需要更加注重跨学科的合作，包括计算机科学、人力资源管理和社会学等多个领域的知识融合，以促进智能招聘技术的持续发展和完善。

1.4论文结构与章节安排

本文的结构按逻辑顺序分为以下几个章节：

第1章绪论，本章节介绍研究背景和意义，回顾当前研究现状，并阐明本文主要组织结构。

第2章系统关键技术，本章节将对基于机器学习的招聘平台智能筛选系统的实现关键技术进行简要介绍。

第3章系统分析，本章节基于市场调研，分析基于机器学习的招聘平台智能筛选系统的可行性、功能、角色、性能等需求，明确各模块的业务需求。

第4章系统设计，本章节详细阐述系统的整体架构设计，包括前后端结构、数据库设计及功能模块的设计思路。

第5章系统实现，本章节介绍系统各主要模块的具体实现，包括代码示例、业务逻辑及界面设计等。

第6章系统测试，本章节描述系统的测试方法及结果，分析系统的性能、稳定性及用户反馈。

第7章结论，本章节对主要对研究成果进行总结。

2
关键技术介绍

2.1B/S体系结构

B/S体系[1]，即Browser/Server体系，是一种常见的网络应用程序架构。其工作原理基于客户端与服务器之间的请求-响应模型。用户通过浏览器向服务器发送请求，服务器接收到请求后进行处理，并生成相应的响应结果，最终将响应返回给客户端。浏览器接收到服务器返回的响应后，解析其中的标记语言（如HTML[2]），并根据CSS样式表和PythonScript脚本来渲染页面，呈现给用户。用户可以与页面进行交互，例如点击链接、填写表单等操作，这些操作会触发新的请求，循环执行上述过程。

2.2Django框架

Django是一个使用Python语言开发的Web应用程序框架[3]。它提供了一种简单而强大的方式来构建复杂的网站和应用程序。通过使用Django，开发人员可以更轻松地处理数据库、创建用户界面和处理用户请求。它还提供了一个自动生成管理界面的功能，使得管理后台数据变得更加简单。Django还具有强大的安全功能，可以保护网站免受常见的网络攻击[4]。总之，Django是一个非常实用和易于学习的框架，适用于各种规模的Web项目。无论你是初学者还是经验丰富的开发人员，都可以从Django的便利性和灵活性中受益。

2.3MySQL数据库

MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统[5]（RDBMS），其稳定性、可靠性和卓越性能使其成为众多应用程序的首选数据库。MySQL支持标准SQL语法，并提供丰富的功能和特性，如事务处理、触发器和存储过程等，以满足开发者对数据管理和操作的需求。MySQL具有良好的可扩展性，支持主从复制、分布式架构和集群部署，适用于各种规模和负载的应用场景。作为一个开源项目，MySQL拥有庞大的用户社区和活跃的开发者社区，为用户提供了丰富的文档、教程和支持资源。总之，MySQL是一款可靠、强大且灵活的关系型数据库管理系统[6]，通过其卓越性能和可扩展性，帮助开发者高效地管理和操作数据，并得到了广大用户的认可和应用。

2.4Python语言

Python是一种简洁易读、跨平台且功能强大的编程语言[7]。它拥有庞大而活跃的社区，提供了丰富的第三方库和框架，如NumPy、Pandas和Django，使开发人员能够快速构建各种应用程序。Python在数据处理和科学计算方面表现出色，通过相关库和工具，可以进行数据分析、机器学习和科学计算等任务。此外，Python广泛应用于Web开发[8]、自动化脚本、网络爬虫等领域，其多样性使其成为一个全能的编程语言。无论你是初学者还是有经验的开发者，Python的简单语法、跨平台性以及强大的社区支持都能为你提供高效、优雅和可靠的编程体验。总之，Python是一个强大而灵活的编程语言，深受开发人员喜爱，并在各个领域得到广泛应用。

3
系统分析

3.1可行性分析

3.1.1技术可行性

在技术可行性方面，选择使用Python作为开发语言，结合相应的框架Django，以实现系统的功能需求。Python作为一种简洁而强大的编程语言，具有丰富的库支持和成熟的开发社区，可以满足基于机器学习的招聘平台智能筛选系统的开发需求。Django作为Python的Web框架，提供了高度可扩展的开发环境，使得系统的设计和实现更加便捷和高效。

3.1.2经济可行性

系统开发采用开源技术栈，降低了软件授权与工具采购成本。Django框架简化了开发流程，缩短了项目周期，减少了人力投入。此外，借助云计算资源部署系统，可根据实际需求灵活调整服务器配置，进一步降低硬件成本。总体而言，该方案在经济上具有较高性价比，适合中小型企业或初创团队实施。

3.1.3操作可行性

在操作可行性方面，本系统设计注重用户体验，采用了直观易用的界面设计，并提供详细的帮助文档支持，确保用户可以轻松上手使用各项功能。无论是用户还是后台管理员，都能通过简洁明了的操作流程完成信息查询和管理等任务。因此，从用户操作的角度来看，本系统具备良好的操作可行性。

3.2系统功能需求分析

基于机器学习的招聘平台智能筛选系统需涵盖多个关键模块以满足用户和管理员的需求。对于用户而言，系统应支持注册登录、个性化首页展示、网站公告浏览、新闻资讯获取及招聘信息的智能搜索与管理功能，允许求职者根据职位、薪资或经验等条件筛选工作机会，并提供简历投递、收藏和评论等功能增强互动性。同时，个人中心模块需便于用户管理个人信息和查看应聘记录。对于管理员，系统则需要提供全面的数据信息管理工具，包括但不限于系统用户的管理、招聘信息维护、简历审核回复、以及通过统计图表评估推荐效果和用户兴趣变化等功能。此外，系统还应具备轮播图管理、网站公告管理和资源管理等能力，以便于内容更新与维护，确保系统的高效运行和用户体验的持续优化。具体描述如下：

普通用户模块：

（1）注册登录：用户可以通过注册成为系统用户，注册后可以用账号密码登录系统。

（2）首页：用户进入招聘平台智能筛选系统的时候，首先映入眼帘的是系统的首页、网站公告、新闻资讯、招聘信息等信息。

（3）网站公告：用户点击可查看网站公告、关于我们、联系方式和网站介绍等信息，方便用户浏览了解系统公告信息。

（4）新闻资讯：用户点击可查看新闻资讯，同时可对咨讯文章进行点赞、收藏和评论。

（5）招聘信息：用户点击可通过搜索职位、薪资或经验进行查看招聘信息列表，点击进入想要了解的职位可查看详情信息，可进行点赞、收藏和评论。可点击“投放简历”可添加相关信息，包括投放时间、简历文件和详情备注。

（6）我的账户：用户可以在个人账户中查看并管理自己的个人信息。包括个人资料、修改密码等。

（7）个人中心：个人中心包含多个功能模块，如个人首页、简历信息、收藏和评论管理。点击进入“简历信息”可查看投递审核详情；同时可对历史收藏信息和评论进行查看或删除。

2. 管理员模块：

（1）登录：管理员账号密码由系统生成，可使用账号密码可进行登录系统后台，使用系统功能进行管理，并可对自己的个人信息和密码进行管控。

（2）系统用户：管理员点击可查看系统用户（管理员、普通用户）列表中某个用户的详情，可以对用户信息进行查询、审核、添加和删除操作。

（3）数据信息管理：管理员点击可查看数据信息列表，可通过输入职位、薪资和经验等详细信息，并使用“查询”按钮来检索相关信息，使用“重置”按钮清空输入框，使用“删除”按钮移除特定记录，以及使用“爬取”按钮从外部来源获取新的招聘信息。爬取招聘数据成功后可点击“详情”查看爬取详情，同时可点击“发布展示”添加展示信息，详情展示信息包括职位、薪资、要求、封面图片、经验、学历、公司、公司阶段、行业、技能、城市、区域、地址、规模。

（4）招聘信息管理：管理员点击可查看招聘信息列表。

（5）简历信息列表：管理员点击可查看简历信息统计柱状图，同时可对用户投放的简历进行审核回复。

（6）推荐率统计管理：通过推荐率统计图表，管理员可以直观地看到不同职位在特定时间段内的推荐效果。

（7）点击率统计管理：通过点击率统计图表可查看各职位的用户点击情况，帮助管理员评估推荐算法的有效性和用户兴趣的变化。

（8）统计信息管理：管理员可以通过该统计信息页面查看不同公司的点击数量、浏览数量、应聘人数、点赞数量和收藏数量等统计数据，这些数据以图表形式直观呈现，帮助管理员快速了解各公司的招聘情况和用户互动情况。

（9）系统管理：管理员点击可查看轮播图管理；如需添加新的轮播图，点击右侧“添加”按钮，上传图片，输入标题和链接，点击“确认””按钮进行添加；同时可对轮播图进行增删改查。

（10）网站公告管理：当管理点击“网站公告管理”时，可查看网站公告；如需添加新的公告信息，点击右侧“添加”按钮，输入标题和正文，点击“确认”按钮进行添加。

（11）资源管理：管理员点击可查新闻资讯和资讯分类；如需添加新的资讯，点击“添加”按钮，上传封面图，输入标题，选择分类，输入标签、描述和正文，点击“确认”按钮进行添加。同时可对资讯和分类进行增删改查。

3.3系统用例分析

3.3.1普通用户用例分析

普通用户角色用例图如下所示。

图3-1 普通用户用例图

3.3.2管理员用例分析

管理员角色用例图如下所示。

图3-2 管理员用例图

3.4非功能需求分析

系统非功能需求指的是性能需求，即对一个系统的性能需求进行分析和定义的过程。在进行性能需求分析时，因此基于机器学习的招聘平台智能筛选系统的设计与实现主要需要考虑以下几个方面的性能需求：

响应时间：响应时间是指系统在接收到请求后，作出响应的时间。根据具体的业务需求和用户体验要求，可以确定系统在不同场景下的响应时间要求。

吞吐量：吞吐量是指系统在一定时间内处理的事务或请求的数量。根据业务需求和用户量的估计，可以确定系统需要支持的最大吞吐量。

并发用户数：并发用户数是指系统在同时使用的用户数量。根据预期的用户量和并发访问需求，可以确定系统需要支持的最大并发用户数。

可扩展性：可扩展性是指系统在面对用户量增加或并发访问需求增加时，能否通过增加硬件资源或调整系统架构来满足需求。根据预期的用户增长和扩展计划，可以确定系统需要具备的可扩展性要求。

故障处理能力：系统对故障的处理能力是指在出现错误或故障时，系统能够快速、准确地识别、定位并处理故障的能力。根据业务的重要性和对故障处理的要求，可以确定系统需要具备的故障处理能力。

安全性：系统在性能需求分析中，也需考虑安全方面的需求，如数据的保密性、完整性和可用性等。根据具体的安全需求和合规要求，可以确定系统需要满足的安全性需求。

通过对这些性能需求进行详细分析和定义，可以为基于机器学习的招聘平台智能筛选系统的设计和开发提供指导，确保系统在满足预期的性能需求的同时，具备良好的性能和可靠性。

4系统设计

4.1.1系统架构设计

从技术角度来看，基于机器学习的招聘平台智能筛选系统的架构设计至关重要。我们将采用MVC架构，包括表现层、业务逻辑层和数据访问层。表现层负责用户界面展示，业务逻辑层处理核心功能逻辑，数据访问层负责数据库交互。通过三层架构模式，确保系统的可靠性和可扩展性。

系统架构图如图4-1所示。

图4-1 系统架构图

4.2功能模块设计

通过整体功能模块设计，将根据需求分析的结果，将系统的功能划分为不同的模块。每个模块负责实现特定的功能，并与其他模块进行协作。我们将详细定义每个模块的输入、输出、处理逻辑和相互依赖关系。系统总体功能模块图如下图所示。

图4-2 系统功能模块图

4.3数据库设计

4.3.1概念设计

借助先进的系统，E-R图使其他用户可以快速轻松地了解系统的功能以及他们之间的关系。根据基于机器学习的招聘平台智能筛选系统分析结果，本基于机器学习的招聘平台智能筛选系统总体E-R图如下图所示。

图4-3 系统总体E-R图

4.3.2逻辑设计

所有系统的应用数据相互区分。一旦在相应的系统中实现，它们将与自己相应的网络和服务器通信。所以这个系统可以连接这些数据。当我们选择桥梁截面时，以下将简要介绍如何建立系统。在单击上一个按键的时候，就会自动在对话框中弹出数据源的名字，之后再单击下一个按键时，就在填写相对应的身份验证和登录信息。按照系统功能设计的特点与职能模块的分类，基于机器学习的招聘平台智能筛选系统的总体设计和实施过程一共涉及到了几个资料表格。

根据E-R图，建立各个实体的数据表。由于本系统数据库数据表数量较多，所以只选取部分表单作为案列，如下所示：

表 4-1-access_token（登陆访问时长）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	token_id	int		是	是	临时访问牌ID
2	token	varchar	64	否	否	临时访问牌
3	info	text	65535	否	否	信息
4	maxage	int		是	否	最大寿命：默认2小时
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间
7	user_id	int		是	否	用户编号

表 4-2-article（文章）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	article_id	mediumint		是	是	文章id
2	title	varchar	125	是	是	标题
3	type	varchar	64	是	否	文章分类
4	hits	int		是	否	点击数
5	praise_len	int		是	否	点赞数
6	create_time	timestamp		是	否	创建时间
7	update_time	timestamp		是	否	更新时间
8	source	varchar	255	否	否	来源
9	url	varchar	255	否	否	来源地址
10	tag	varchar	255	否	否	标签
11	content	longtext	4294967295	否	否	正文
12	img	varchar	255	否	否	封面图
13	description	text	65535	否	否	文章描述

表 4-3-article_type（文章分类）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	type_id	smallint		是	是	分类ID
2	display	smallint		是	否	显示顺序
3	name	varchar	16	是	否	分类名称
4	father_id	smallint		是	否	上级分类ID
5	description	varchar	255	否	否	描述
6	icon	text	65535	否	否	分类图标
7	url	varchar	255	否	否	外链地址
8	create_time	timestamp		是	否	创建时间
9	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-4-auth（用户权限管理）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	auth_id	int		是	是	授权ID
2	user_group	varchar	64	否	否	用户组
3	mod_name	varchar	64	否	否	模块名
4	table_name	varchar	64	否	否	表名
5	page_title	varchar	255	否	否	页面标题
6	path	varchar	255	否	否	路由路径
7	parent	varchar	64	否	否	父级菜单
8	parent_sort	int		是	否	父级菜单排序
9	position	varchar	32	否	否	位置
10	mode	varchar	32	是	否	跳转方式
11	add	tinyint		是	否	是否可增加
12	del	tinyint		是	否	是否可删除
13	set	tinyint		是	否	是否可修改
14	get	tinyint		是	否	是否可查看
15	field_add	text	65535	否	否	添加字段
16	field_set	text	65535	否	否	修改字段
17	field_get	text	65535	否	否	查询字段
18	table_nav_name	varchar	500	否	否	跨表导航名称
19	table_nav	varchar	500	否	否	跨表导航
20	option	text	65535	否	否	配置
21	create_time	timestamp		是	否	创建时间
22	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-5-click_rate_statistics（点击率统计）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	click_rate_statistics_id	int		是	是	点击率统计ID
2	position	varchar	64	否	否	职位
3	salary	varchar	64	否	否	薪资
4	requirements	varchar	64	否	否	要求
5	statistical_time	datetime		否	否	统计时间
6	click_rate	double		否	否	点击率
7	create_time	datetime		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间
9	source_table	varchar	255	否	否	来源表
10	source_id	int		否	否	来源ID
11	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-6-code_token（验证码）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	code_token_id	int		是	是	验证码ID
2	token	varchar	255	否	否	令牌
3	code	varchar	255	否	否	验证码
4	expire_time	timestamp		是	否	失效时间
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-7-collect（收藏）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	collect_id	int		是	是	收藏ID
2	user_id	int		是	是	收藏人ID
3	source_table	varchar	255	否	否	来源表
4	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
5	source_id	int		是	否	来源ID
6	title	varchar	255	否	否	标题
7	img	varchar	255	否	否	封面
8	create_time	timestamp		是	否	创建时间
9	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-8-comment（评论）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	comment_id	int		是	是	评论ID
2	user_id	int		是	是	评论人ID
3	reply_to_id	int		是	否	回复评论ID
4	content	longtext	4294967295	否	否	内容
5	nickname	varchar	255	否	否	昵称
6	avatar	varchar	255	否	否	头像地址
7	create_time	timestamp		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间
9	source_table	varchar	255	否	否	来源表
10	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
11	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-9-data_information（数据信息）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	data_information_id	int		是	是	数据信息ID
2	position	text	65535	否	否	职位
3	salary	text	65535	否	否	薪资
4	requirements	text	65535	否	否	要求
5	experience	text	65535	否	否	经验
6	education	text	65535	否	否	学历
7	company	text	65535	否	否	公司
8	company_phase	text	65535	否	否	公司阶段
9	industry	text	65535	否	否	行业
10	skills	text	65535	否	否	技能
11	city	text	65535	否	否	城市
12	area	text	65535	否	否	区域
13	address	text	65535	否	否	地址
14	scale	text	65535	否	否	规模
15	recruitment_information_limit_times	int		是	否	发布展示限制次数
16	create_time	datetime		是	否	创建时间
17	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-10-hits（用户点击）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	hits_id	int		是	是	点赞ID
2	user_id	int		是	否	点赞人
3	create_time	timestamp		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-11-notice（公告）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	notice_id	mediumint		是	是	公告ID
2	title	varchar	125	是	否	标题
3	content	longtext	4294967295	否	否	正文
4	create_time	timestamp		是	否	创建时间
5	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-12-praise（点赞）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	praise_id	int		是	是	点赞ID
2	user_id	int		是	是	点赞人
3	create_time	timestamp		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID
8	status	tinyint		是	否	点赞状态:1为点赞，0已取消

表 4-13-recommendation_rate_statistics（推荐率统计）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	recommendation_rate_statistics_id	int		是	是	推荐率统计ID
2	delivery_user	int		否	否	投放用户
3	position	varchar	64	否	否	职位
4	company	varchar	64	否	否	公司
5	delivery_time	datetime		否	否	投放时间
6	recommended_rate	double		否	否	推荐率
7	create_time	datetime		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间
9	source_table	varchar	255	否	否	来源表
10	source_id	int		否	否	来源ID
11	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-14-recruitment_information（招聘信息）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	recruitment_information_id	int		是	是	招聘信息ID
2	position	varchar	64	否	否	职位
3	salary	varchar	64	否	否	薪资
4	requirements	varchar	64	否	否	要求
5	cover_image	varchar	255	否	否	封面图片
6	experience	varchar	64	否	否	经验
7	education	varchar	64	否	否	学历
8	company	varchar	64	否	否	公司
9	company_phase	varchar	64	否	否	公司阶段
10	industry	varchar	64	否	否	行业
11	skills	varchar	64	否	否	技能
12	city	varchar	64	否	否	城市
13	area	varchar	64	否	否	区域
14	address	varchar	64	否	否	地址
15	scale	varchar	64	否	否	规模
16	hits	int		是	否	点击数
17	praise_len	int		是	否	点赞数
18	collect_len	int		是	否	收藏数
19	comment_len	int		是	否	评论数
20	recommend	int		是	否	智能推荐
21	resume_information_limit_times	int		是	否	投放简历限制次数
22	click_rate_statistics_limit_times	int		是	否	点击量统计限制次数
23	create_time	datetime		是	否	创建时间
24	update_time	timestamp		是	否	更新时间
25	source_table	varchar	255	否	否	来源表
26	source_id	int		否	否	来源ID
27	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-15-registered_user（注册用户）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	registered_user_id	int		是	是	注册用户ID
2	user_name	varchar	64	否	否	用户姓名
3	user_age	double		否	否	用户年龄
4	user_gender	varchar	64	否	否	用户性别
5	examine_state	varchar	16	是	否	审核状态
6	user_id	int		是	否	用户ID
7	create_time	datetime		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-16-resume_information（简历信息）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	resume_information_id	int		是	是	简历信息ID
2	delivery_user	int		否	否	投放用户
3	position	varchar	64	否	否	职位
4	company	varchar	64	否	否	公司
5	delivery_time	datetime		否	否	投放时间
6	number_of_applicants	varchar	64	是	否	应聘人数
7	resume_file	varchar	255	否	否	简历文件
8	details_remarks	text	65535	否	否	详情备注
9	examine_state	varchar	16	是	否	审核状态
10	examine_reply	varchar	16	否	否	审核回复
11	recommendation_rate_statistics_limit_times	int		是	否	推荐率统计限制次数
12	create_time	datetime		是	否	创建时间
13	update_time	timestamp		是	否	更新时间
14	source_table	varchar	255	否	否	来源表
15	source_id	int		否	否	来源ID
16	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-17-score（评分）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	score_id	int		是	是	评分ID
2	user_id	int		是	否	评分人
3	nickname	varchar	64	否	否	昵称
4	score_num	double		是	否	评分
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间
7	source_table	varchar	255	否	否	来源表
8	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
9	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-18-slides（轮播图）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	slides_id	int		是	是	轮播图ID
2	title	varchar	64	否	否	标题
3	content	varchar	255	否	否	内容
4	url	varchar	255	否	否	链接
5	img	varchar	255	否	否	轮播图
6	hits	int		是	否	点击量
7	create_time	timestamp		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-19-upload（文件上传）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	upload_id	int		是	是	上传ID
2	name	varchar	64	否	否	文件名
3	path	varchar	255	否	否	访问路径
4	file	varchar	255	否	否	文件路径
5	display	varchar	255	否	否	显示顺序
6	father_id	int		否	否	父级ID
7	dir	varchar	255	否	否	文件夹
8	type	varchar	32	否	否	文件类型

表 4-20-user（用户账户）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	user_id	int		是	是	用户ID
2	state	smallint		是	否	账户状态：(1可用\|2异常\|3已冻结\|4已注销)
3	user_group	varchar	32	否	否	所在用户组
4	login_time	timestamp		是	否	上次登录时间
5	phone	varchar	11	否	否	手机号码
6	phone_state	smallint		是	否	手机认证：(0未认证\|1审核中\|2已认证)
7	username	varchar	16	是	否	用户名
8	nickname	varchar	16	否	否	昵称
9	password	varchar	64	是	否	密码
10	email	varchar	64	否	否	邮箱
11	email_state	smallint		是	否	邮箱认证：(0未认证\|1审核中\|2已认证)
12	avatar	varchar	255	否	否	头像地址
13	open_id	varchar	255	否	否	针对获取用户信息字段
14	create_time	timestamp		是	否	创建时间

表 4-21-user_group（用户组）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	group_id	mediumint		是	是	用户组ID
2	display	smallint		是	否	显示顺序
3	name	varchar	16	是	否	名称
4	description	varchar	255	否	否	描述
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID
8	register	smallint		否	否	注册位置
9	create_time	timestamp		是	否	创建时间
10	update_time	timestamp		是	否	更新时间

5
系统实现

5.1普通用户模块的实现

5.1.1用户注册界面

用户可以通过注册功能创建个人账号，填写包括用户名、密码、邮箱或手机号等基本信息完成注册流程。系统会对输入信息进行校验，确保唯一性和格式正确性，并将用户数据存储至数据库中，同时发送验证邮件或短信以确认账户有效性。用户注册界面如下图所示。

图5-1 用户注册界面

5.1.2用户登录界面

用户登录模块为前台用户提供安全快捷的访问方式。登录页面设计简洁明了，用户只需输入用户名及密码即可完成身份验证。登录成功后，用户将被重定向至系统首页页面。对于忘记密码的用户，提供了找回密码功能，通过邮箱或手机号接收重置链接，保障账户安全。用户登录界面如下图所示。

图5-2 用户登录界面

5.1.3新闻资讯界面

新闻资讯：用户点击可查看新闻资讯，同时可对咨讯文章进行点赞、收藏和评论。界面如下图所示。

图5-3新闻资讯界面

5.1.4招聘信息界面

招聘信息：用户点击可通过搜索职位、薪资或经验进行查看招聘信息列表，点击进入想要了解的职位可查看详情信息，可进行点赞、收藏和评论。可点击“投放简历”可添加相关信息，包括投放时间、简历问价和详情备注。界面如下图所示。

图5-4 招聘信息界面

图5-5 投放简历界面

5.1.5个人中心界面

个人中心：个人中心包含多个功能模块，如个人首页、简历信息、收藏和评论管理。点击进入“简历信息”可查看投递审核详情；同时可对历史收藏信息和评论进行查看或删除。界面如下图所示。

图5-6 个人中心界面

5.2后台管理模块的实现

5.2.1数据信息管理界面

数据信息管理：管理员点击可查看数据信息列表，可通过输入职位、薪资和经验等详细信息，并使用“查询”按钮来检索相关信息，使用“重置”按钮清空输入框，使用“删除”按钮移除特定记录，以及使用“爬取”按钮从外部来源获取新的招聘信息。爬取招聘数据成功后可点击“详情”查看爬取详情，同时可点击“发布展示”添加展示信息。界面如下图所示。

图5-7 数据信息管理界面

图5-8 发布展示添加界面

5.2.2系统管理界面

系统管理：管理员点击可查看轮播图管理；如需添加新的轮播图，点击右侧“添加”按钮，上传图片，输入标题和链接，点击“确认””按钮进行添加；同时可对轮播图进行增删改查。界面如下图所示。

图5-9 系统管理界面

5.2.3资源管理界面

资源管理：管理员点击可查新闻资讯和资讯分类；如需添加新的资讯，点击“添加”按钮，上传封面图，输入标题，选择分类，输入标签、描述和正文，点击“确认”按钮进行添加。同时可对资讯和分类进行增删改查。界面如下图所示。

图5-10资源管理界面

5.2.4简历信息管理界面

简历信息列表：管理员点击可查看简历信息统计柱状图，同时可对用户投放的简历进行审核回复。界面如下图所示。

图5-11简历信息统计界面

图5-12简历投递审核界面

5.2.5统计信息管理

统计信息管理：管理员可以通过该统计信息页面查看不同公司的点击数量、浏览数量、应聘人数、点赞数量和收藏数量等统计数据，这些数据以图表形式直观呈现，帮助管理员快速了解各公司的招聘情况和用户互动情况。界面图如下。

图5-13统计信息管理界面

5.2.6推荐率与点击率统计管理

通过左侧的推荐率统计图表，管理员可以直观地看到不同职位在特定时间段内的推荐效果；右侧的点击率统计图表则显示了各职位的用户点击情况，帮助管理员评估推荐算法的有效性和用户兴趣的变化。这些数据为优化招聘策略提供了有力支持。界面图如下。

图5-14推荐率、点击率管理界面

6系统测试

6.1测试目的

测试是为了验证系统在功能、性能、安全性和用户体验等方面的表现。通过测试，可以发现并修复潜在的问题和缺陷，确保系统的正常运行和稳定性。功能验证确保各项功能按设计要求运行；性能评估评估系统的响应时间和并发处理能力；安全检测确保系统的身份认证和数据传输安全；用户体验评估提升界面友好性和操作流程；兼容性测试确保系统在不同设备和浏览器上的兼容性。通过全面的测试，系统将更可靠地支持用户需求，并提供优质的用户体验。

6.2测试用例

对以下功能进行测试，包括包括用户注册、用户登录、招聘信息搜索、轮播图添加，具体测试用例如下表所示。

表6-1 用户注册测试用例表

用例编号	用例名称	测试步骤	测试结果
6-1	用户注册	1. 输入有效注册信息，包括用户名、密码和联系方式。	注册成功，系统保存用户信息。
		2. 点击注册按钮进行提交。	跳转至登录页面。
		3. 检查是否成功注册并跳转至登录页面。	用户成功注册，可以登录使用。

表6-2 用户登录测试用例表

用例编号	用例名称	测试步骤	测试结果
6-2	用户登录	1. 输入正确用户名和密码。	登录成功，系统验证通过。
		2. 点击登录按钮进行验证。	跳转至用户首页。
		3. 检查是否成功登录并跳转至用户首页。	用户成功登录，进入用户首页。

表6-3 招聘信息搜索测试用例表

用例编号	用例名称	测试步骤	测试结果
6-3	招聘信息搜索	1. 在搜索框输入关键词，如职位、薪资等。	显示相关招聘信息列表。
		2. 点击搜索按钮进行搜索。	匹配关键词的招聘信息显示在搜索结果中。
		3. 检查是否显示相关招聘信息列表。	用户看到与搜索关键词匹配的招聘信息。

表6-4 轮播图添加测试用例表

用例编号	用例名称	测试步骤	测试结果
6-4	轮播图添加	1. 进入后台系统管理界面，点击添加按钮。	显示轮播图信息添加页面。
		2. 正确填写并提交相关信息。	信息填写完整准确。
		3. 检查是否提交成功，并检查轮播图信息是否成功添加至平台。	轮播图信息成功添加至平台。

6.3测试结果

经过对用户注册、用户登录、招聘信息搜索、轮播图添加等功能的测试，系统表现稳定，用户注册流程顺畅，登录验证准确，各项功能符合预期，系统运行良好，用户体验良好，功能完善。

结论

本研究开发的基于机器学习的招聘平台智能筛选系统，通过集成先进的算法和技术，显著提升了求职者与职位之间的匹配效率和准确性。研究结果表明，利用自然语言处理技术解析职位描述和简历内容，并通过机器学习模型进行智能化推荐，不仅能够大幅度减少人工筛选的工作量，还能有效提高招聘决策的质量。此外，系统的多功能模块设计，如用户注册登录、个性化首页展示、招聘信息智能搜索以及个人中心管理等，为用户提供了便捷高效的服务体验。这一系列技术的应用标志着在优化招聘流程方面取得了实质性进展。

展望未来，随着人工智能技术的不断进步，该智能筛选系统仍有巨大的提升空间和发展潜力。进一步的研究可以着眼于改进现有算法，以更好地理解和评估求职者的软技能和文化适应性，从而提供更为精准的匹配建议。同时，考虑到数据隐私保护和算法公平性的挑战，后续工作还需加强对这些方面的关注，确保所有用户的权益得到充分保障。总之，本研究所提出的智能筛选系统为现代招聘领域带来了创新解决方案，其成功应用预示着未来招聘模式将更加智能化、个性化和人性化。通过持续的技术革新和优化，此类系统有望在全球范围内推动人力资源管理的变革与发展。

参考文献

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邱红丽,张舒雅.基于Django框架的web项目开发研究[J].科学技术创新,2021,(27):97-98.
段艺,涂伟忠.Django开发从入门到实践[M].机械工业出版社:202211.635.
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肖睿,李鲲程,范效亮,等.MySQL数据库应用技术及实践[M].人民邮电出版社:202206.228.
明日科技.快速上手Python[M].化学工业出版社:202211.337.
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陈琳,任芳.基于Python的新浪微博数据爬虫程序设计[J].信息系统工程,2016(09):97-99.
饶建华,徐阳,刘卫红.浅谈互联网大数据的招聘智能分析平台的设计和实现[J].电脑知识与技术:学术版, 2021.
朱慧雯,田骏,张涛,等.基于互联网大数据的招聘数据智能分析平台的设计与实现[J].软件, 2020, 41(3):3.DOI:CNKI:SUN:RJZZ.0.2020-03-025.
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苏欢,李佳奇,谢莉.基于CSCW技术的"校园e智能招聘平台"设计[J].新西部（中旬刊）, 2018(8):113-115.
郭钟泽,唐子婷,杨雯佳,等.基于人工智能识别的"精准招聘"平台设计[J].中国商论, 2022(14):101-103.
李伟男.线上调查平台数据分析模块设计浅谈[J].中国传媒科技, 2022(004):000.
朱梅梅.在线求职招聘平台的设计与实现[J].电脑知识与技术,2013(12):7677-7681
李宝珠.利用App Inventor选择模块实现招聘条件的判断[J].电子世界,2014(20):502-502
李家新,刘甜甜,刘晖.企业对应用型本科人才胜任力有何需求?——基于机器学习和自然语言处理的招聘信息分析[J].应用型高等教育研究,2023,8(4):22-34
张秋会.基于文本挖掘的计算机类招聘数据分析与可视化系统设计[J].计算机应用文摘,2024,40(20):107-110
万好,谢叶康,段志应.基于文本挖掘的计算机类招聘数据分析与可视化系统设计[J].电脑与电信,2023,(08):29-35.DOI:10.15966/j.cnki.dnydx.2023.08.009.
致谢

眨眼之间，大学生活就要结束了。在本文的最后，我要感谢我和蔼可亲的导师、团结有爱的同学的帮助和鼓励。此刻，我找不到感谢之词可以用来表达我最深切的感激之情。尤其感谢我的指导老师，在选题的过程中与我进行了深入的交流，在毕业设计期间给我提供了一些指导。四年的学习生活让我受益良多，老师们的丰富的学术知识、认真负责的学习态度让我受益匪浅。在此，我深深地感谢那些曾经给予我帮助和指导的老师！

我的论文得益于许多学者的贡献，他们的研究成果为我提供了宝贵的指导，使我能够更好地完成这篇文章。感谢我的同学和朋友在我的写作以及排版过程中给予热情的帮助，才使得我比较顺利的完成了这篇论文。

感谢大学里遇见的朋友，你们在我这四年里留下无数的温暖和快乐，让我对这个校园多了一份留念。最后，感谢我的父母、辅导员、班长，以及室友们对我大学生活上的关心和理解，让我能保持乐观和追求我所热爱的。尽管我的能力有限，但我仍然尽力去完善这篇论文，并且诚挚地希望各位老师和学友能够给予宝贵的指导与意见！

附录

系统关键代码

登录代码如下：

def Login(self, ctx):

print("===================登录=====================")

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户不存在",

}

body = ctx.body

password = md5hash(body["password"]) or ""

obj = service_select("user").Get_obj(

{"username": body["username"]}, {"like": False}

)

if obj:

user_group = service_select("user_group").Get_obj({'name': obj['user_group']}, {"like": False})

if user_group and user_group['source_table'] != '':

user_obj = service_select(user_group['source_table']).Get_obj({"user_id": obj['user_id']}, {"like": False})

if user_obj['examine_state'] == '未通过':

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户未通过审核",

}

return ret

if user_obj['examine_state'] == '未审核':

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户未审核",

}

return ret

if obj["state"] == 1:

if obj["password"] == password:

timeout = timezone.now()

timestamp = int(time.mktime(timeout.timetuple())) * 1000

token = md5hash(str(obj["user_id"]) + "_" + str(timestamp))

ctx.request.session[token] = obj["user_id"]

service_select("access_token").Add(

{"token": token, "user_id": obj["user_id"]}

)

obj["token"] = token

ret = {

"result": {"obj": obj}

}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "密码错误",

}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户账户不可用，请联系管理员",

}

return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))

注册代码如下：

def Register(self, ctx):

print("===================注册=====================")

userService = service_select("user")

body = ctx.body

if "username" not in body and body["username"] == '':

return ctx.response(json.dumps({

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户名不能为空",

}

}, ensure_ascii=False))

if "user_group" not in body and body["user_group"] == '':

return ctx.response(json.dumps({

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户组不能为空",

}

}, ensure_ascii=False))

if "password" not in body and body["password"] == '':

return ctx.response(json.dumps({

"error": {

"code": 70000,

"message": "密码不能为空",

}

}, ensure_ascii=False))

post_param = body

post_param['nickname'] = body["nickname"] or ""

post_param['password'] = md5hash(body["password"])

obj = userService.Get_obj({"username": post_param['username']}, {"like": False})

if obj:

return ctx.response(json.dumps({

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户名已存在",

}

}, ensure_ascii=False))

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "注册失败",

}

bl = userService.Add(post_param)

if bl:

ret = {

"result": {

"bl": True,

"message": "注册成功"

}

return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))

找回密码代码如下：

def Forget_password(self, ctx):

print("===================修改密码=====================")

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户信息不能没有"

}

body = ctx.body

if not body["code"]:

return {

"error": {

"code": 70000,

"message": "验证码不存在或者错误"

}

obj = service_select("user").Get_obj(

{"username": body["username"]}, {"like": False}

)

if not obj:

return {

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户名不存在或者错误"

}

password = md5hash(body["password"])

if not password:

return {

"error": {

"code": 70000,

"message": "密码不存在或者错误"

}

bl = service_select("user").Set({"user_id": obj["user_id"]}, {"password": password})

if bl:

ret = {"result": {"bl": True, "message": "修改成功"}}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "修改失败",

}

return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))

修改密码代码如下：

def Change_password(self, ctx):

print("===================修改密码=====================")

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账号未登录",

}

request = ctx.request

headers = request.headers

if ("x-auth-token" in headers) and headers["x-auth-token"]:

token = headers["x-auth-token"]

user_id = tokenGetUserId(token, request)

userService = service_select("user")

body = ctx.body

password = md5hash(body["o_password"])

obj = userService.Get_obj({"user_id": user_id, "password": password}, {"like": False})

if obj:

password = md5hash(body["password"])

bl = userService.Set({"user_id": user_id}, {"password": password})

if bl:

ret = {"result": {"bl": True, "message": "修改成功"}}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "修改失败",

}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "密码错误",

}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户未登录",

}

return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))

增删查改代码如下：

增

def Add(self, ctx):

body = ctx.body

unique = self.config.get("unique")

obj = None

if unique:

qy = {}

for i in range(len(unique)):

key = unique[i]

qy[key] = body.get(key)

obj = self.service.Get_obj(qy)

if not obj:

error = self.Add_before(ctx)

if error["code"]:

return {"error": error}

error = self.Events("add_before", ctx, None)

if error["code"]:

return {"error": error}

result = self.service.Add(body, self.config)

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

res = self.Add_after(ctx, result)

if res:

result = res

res = self.Events("add_after", ctx, result)

if res:

result = res

return {"result": result}

else:

return {"error": {"code": 10000, "message": "已存在"}}

删

def Del(self, ctx):

if len(ctx.query) == 0:

errorMsg = {"code": 30000, "message": "删除条件不能为空！"}

return errorMsg

result = self.service.Del(ctx.query, self.config)

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

return {"result": result}

改

def Set(self, ctx):

error = self.Set_before(ctx)

if error["code"]:

return {"error": error}

error = self.Events("set_before", ctx, None)

if error["code"]:

return {"error": error}

query = ctx.query

if 'page' in query.keys():

del ctx.query['page']

if 'size' in query.keys():

del ctx.query['size']

if 'orderby' in query.keys():

del ctx.query['orderby']

result = self.service.Set(ctx.query, ctx.body, self.config)

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

res = self.Set_after(ctx, result)

if res:

result = res

res = self.Events("set_after", ctx, result)

if res:

result = res

return {"result": result}

查多条数据：

def Get_list(self, ctx):

query = dict(ctx.query)

config_plus = {}

if "field" in query:

field = query.pop("field")

config_plus["field"] = field

if "page" in query:

config_plus["page"] = query.pop("page")

if "size" in query:

config_plus["size"] = query.pop("size")

if "orderby" in query:

config_plus["orderby"] = query.pop("orderby")

if "like" in query:

config_plus["like"] = query.pop("like")

if "groupby" in query:

config_plus["groupby"] = query.pop("groupby")

count = self.service.Count(query)

lst = []

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

elif count:

lst = self.service.Get_list(query,

obj_update(self.config, config_plus))

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

self.interact_list(ctx, lst)

return {"result": {"list": lst, "count": count}}

查一条数据：

def Get_obj(self, ctx):

query = dict(ctx.query)

config_plus = {}

if "field" in query:

field = query.pop("field")

config_plus["field"] = field

obj = self.service.Get_obj(query, obj_update(self.config, config_plus))

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

if obj:

self.interact_obj(ctx, obj)

return {"result": {"obj": obj}}

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基于机器学习的招聘平台智能筛选系统-计算机毕设 附源码 45148

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基于机器学习的招聘平台智能筛选系统 摘 要

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基于机器学习的招聘平台智能筛选系统-计算机毕设附源码 45148

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