数据爬取与处理

使用Python的Scrapy或Requests库抓取Boss直聘的招聘数据。需要模拟浏览器行为绕过反爬机制，获取职位名称、薪资范围、公司信息、技能要求等关键字段。数据清洗包括去重、缺失值处理、薪资字符串转为数值区间。

# 示例：薪资字段处理
def parse_salary(salary_str):
    if '万' in salary_str:
        return [float(x)*10000 for x in re.findall(r'(\d+\.?\d*)', salary_str)]
    elif '千' in salary_str:
        return [float(x)*1000 for x in re.findall(r'(\d+\.?\d*)', salary_str)]

特征工程构建

将文本型数据（如职位描述）通过TF-IDF或Word2Vec转化为数值特征。分类变量（如城市、学历要求）进行One-Hot编码。构造衍生特征如薪资中位数、技能关键词出现频率等。使用sklearn的StandardScaler对数值特征标准化。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(max_features=500)
text_features = tfidf.fit_transform(job_descriptions)

随机森林模型训练

划分训练集和测试集后，用GridSearchCV进行超参数调优。重点调整n_estimators、max_depth等参数。使用特征重要性排序分析影响薪资的关键因素。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=200, max_depth=10)
rf.fit(X_train, y_train)
importance = rf.feature_importances_

可视化分析

通过Matplotlib/Seaborn绘制薪资分布直方图、热力图展示地域-薪资关系。用Plotly制作交互式职位技能词云。模型结果可视化包括特征重要性柱状图、决策边界投影。

import seaborn as sns
sns.heatmap(pd.DataFrame(importance, index=feature_names).sort_values(0, ascending=False)[:10])

Django系统集成

创建Model存储清洗后的数据，设计视图函数处理前端请求。使用Django REST framework构建API接口，前端通过Ajax调用模型预测结果。模板中嵌入ECharts实现动态图表渲染。

# models.py
class JobData(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    salary_min = models.FloatField()
    salary_max = models.FloatField()

部署优化

使用Gunicorn+Nginx部署Django应用，Redis缓存高频查询结果。对爬虫模块实施分布式调度，模型部分可采用Flask微服务独立部署。定期更新训练数据保持模型时效性。

项目技术支持

前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx

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