基于大数据爬虫数据挖掘技术+Python的线上招聘信息分析统计与可视化平台(源码+论文+PPT+部署文档教程等)

博主介绍：CSDN毕设辅导第一人、全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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系统介绍：

基于数据挖掘技术的线上招聘信息分析系统旨在通过应用先进的数据分析方法，为求职者和招聘者提供更加高效、精准的招聘服务。该系统具备强大的信息处理能力，能够从海量的招聘数据中提取有价值的信息，揭示市场趋势和职位需求。对于求职者而言，系统提供了实时的招聘信息浏览和个人收藏功能，使得寻找合适工作变得更加便捷。管理员则可以通过用户管理和招聘信息管理模块，维护系统的正常运行，确保信息的准确性和时效性。系统还利用数据挖掘技术对招聘信息进行深度分析，为招聘者提供有关求职者偏好、职位竞争情况等重要洞察，从而优化招聘策略。总体而言，该系统通过数据挖掘技术的应用，为招聘市场带来了更加智能化和个性化的服务体验。

系统采用基于Java语言网站开发技术设计的，结合springboot框架和Mysql数据库管理系统对招聘相关信息进行管理。按照软件工程学理论完成各阶段设计，经过调试测试达到了管理招聘信息的能力。满足了管理员和用户的需要。论文从系统开发过程概述、开发工具简介、系统总体设计、系统开发、软件测试等几个方面进行了介绍。最后总结了系统开发的得失。

关键词：招聘；springboot框架；Mysql；

程序上交给用户进行使用时，需要提供程序的操作流程图，这样便于用户容易理解程序的具体工作步骤，现如今程序的操作流程都有一个大致的标准，即先通过登录页面提交登录数据，通过程序验证正确之后，用户才能在程序功能操作区页面操作对应的功能。

程序操作流程图

首先前端通过Vue和axios发送HTTP请求到后端的登录接口。在后端接收登录请求的Controller会使用`@RequestParam Map<String, Object> params`来接收前端传递的用户参数，用户名和密码。然后后端根据接收到的参数创建一个查询条件封装对象MyBatis的EntityWrapper用于构建查询条件。接着在业务层，调用相应的service方法来查询数据库中是否存在匹配的用户信息。这个查询方法Login()会将前端传递的对象参数传递到后台的DAO层，进行数据库的交互操作。如果存在符合条件的用户，则会返回相关的用户信息。最后在后端控制器中将查询结果封装成响应体，通过`return R.ok().put("data", userService.selecView(ew))`将用户信息返回给前端。前端收到响应后，可以通过调用Vue、ElementUI等组件来渲染登录结果，例如显示用户信息或者跳转到相应的页面。

系统架构设计

系统架构设计是软件开发过程中至关重要的一环。首先是模型层（Model），模型层通常对应着数据库或者其他数据源，它负责与数据库进行交互，执行各种数据操作，并将处理后的数据传递给控制器层。模型层的设计应该简洁清晰，尽可能减少与视图和控制器的耦合，以提高代码的可维护性和可重用性。

其次是视图层（View）通常是通过网页、移动应用界面或者其他用户界面来展示数据。视图层与用户交互，接受用户的输入，并将输入传递给控制器层进行处理。在MVC三层架构中，视图层应该尽量保持简单，只负责数据的展示和用户交互，不涉及业务逻辑的处理，以保持视图层的清晰度和可复用性，最后是控制器层（Controller），每个层都有特定的职责和功能，通过分层架构设计，实现代码模块化，为软件开发提供了一种有效的架构模式。系统架构如图4-1所示。

详细视频演示

请文末卡片dd我获取更详细的演示视频

功能截图：

在系统前台首页，调用`$route(newValue)`方法监听路由变化，根据当前的路由地址来确定活动菜单的索引，并且根据路由的哈希部分（即URL的`#`后面的部分）来判断是否需要滚动页面到顶部或者某个特定元素的位置。如果不是首页，会将页面滚动到指定元素处，否则滚动到页面顶部。另外通过`headportrait()`方法用于更新组件渲染点前用户头像。在用户登录后，后端返回了新的用户信息，需要及时更新页面上的用户头像信息。

按照软件工程的流程来说，在系统的详细设计与实现阶段，要把模块、视图、模板进行相应的组合完成一个个所需的功能，此章将会把设计中模块一一说明如何设计和实现的。

5.1前台功能实现

5.1.1系统首页页面

当人们打开系统的网址后，首先看到的就是首页界面。在这里，人们能够看到系统的导航条，通过导航条导航进入各功能展示页面进行操作。系统首页界面如图5-1所示：

图5-1 系统首页界面

在注册流程中，用户在Vue前端填写必要信息（如用户名、密码等）并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端处理这些信息，检查用户名是否唯一，并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后，后端向前端发送注册成功的确认，前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。系统注册页面如图5-2所示：

图5-2系统注册详细页面

招聘信息：在招聘信息页面的输入栏中输入职位名称、学历、城市、公司和行业进行查询，可以查看到招聘详细信息，并进行评论或收藏操作；招聘信息页面如图5-3所示：

图5-3招聘信息详细页面

5.1.2个人中心

个人中心，在个人中心页面可以对个人中心、修改密码、我的收藏进行详细操作；如图5-4所示：

图5-4个人中心界面

5.2管理员功能实现

在登录流程中，用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Java后端。后端接收请求，通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功，后端会返回给前端，允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图5-5所示。

图5-5 管理员登录界面

管理员进入主页面，主要功能包括对系统首页、用户、招聘信息、系统管理、用户信息等进行操作。管理员主页面如图5-6所示：

图5-6管理员主界面

用户功能实现是在Springboot后端部分，您需要创建一个新的应用，然后在该应用下创建一个模型（models.py）来定义用户的数据结构，使用Springboot的ORM来处理与MySQL数据库的交互，包括用户信息的查询、添加或删除等操作。接着，在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求，使用Springboot的URL路由（urls.py）将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化，可以使用Springboot的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分，将创建相应的Vue组件，在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Springboot后端的API进行交互，实现用户信息的查看，修改或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护，比如在store目录下定义用户模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-7所示：

图5-7用户界面

招聘信息功能实现是在Springboot后端部分，您需要创建一个新的应用，然后在该应用下创建一个模型（models.py）来定义招聘信息的数据结构，使用Springboot的ORM来处理与MySQL数据库的交互，包括招聘信息的查询、添加、删除或爬取数据等操作。接着，在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求，使用Springboot的URL路由（urls.py）将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化，可以使用Springboot的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分，将创建相应的Vue组件，在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Springboot后端的API进行交互，实现招聘信息的查看、修改、查看评论或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护，比如在store目录下定义招聘信息模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-8所示：

图5-8招聘信息管理界面

管理员进行爬取数据后可以在看板页面查看到公司名称、招聘信息、招聘信息总数、职位、学历、行业、公司规模等实时的分析图进行可视化管理；看板大屏选择了Echart作为数据可视化工具，它是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，能够无缝集成到Java Web应用中。Echart的强大之处在于其丰富的图表类型和高度的定制化能力，使得管理人员可以通过直观的图表清晰地把握招聘的各项数据。

为了实现对招聘信息的自动化收集和更新，我们采用了Apache Spark作为爬虫技术的基础。Spark的分布式计算能力使得系统能够高效地处理大规模数据，无论是从互联网上抓取最新的招聘信息，还是对内部数据进行ETL（提取、转换、加载）操作，都能够保证数据的实时性和准确性。

在大数据分析方面，系统采用了Hadoop框架。Hadoop是一个能够处理大数据集的分布式存储和计算平台，它的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算模型。通过Hadoop，我们可以对收集到的大量数据进行存储和分析。看板页面如图5-9所示：

图5-9看板详细页面

5.3数据采集

定义一个Scrapy爬虫类`ZhaopinxinxiSpider`，用于爬取指定网站的招聘信息。`name`定义了爬虫的名称，`spiderUrl`指定了目标网站的URL，`start_urls`将目标网站的URL按分号拆分成一个列表，作为爬取的起始URL。`protocol`和`hostname`用于定义协议和主机名，暂时为空。`realtime`用于指定是否实时获取数据，初始化为False。代码如下所示。

class ZhaopinxinxiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'zhaopinxinxiSpider'
    spiderUrl = 'https://www.chinahr.com/newchr/open/job/search'
    start_urls = spiderUrl.split(";")
    protocol = ''
    hostname = ''
    realtime = False

使用parse方法中进行一些初始化操作和判断条件。首先，通过urlparse函数解析self.spiderUrl得到URL的协议和主机名，并将其分别赋值给self.protocol和self.hostname。然后，通过platform.system().lower()获取当前操作系统的名称，并将其转换为小写字母，保存在plat变量中。接着，判断条件如果不是实时爬取（self.realtime为False）并且当前操作系统是Linux或Windows，建立数据库连接，并将连接对象赋值给connect变量。获取数据库的游标对象，并将其赋值给cursor变量，调用table_exists函数检查数据库中是否存在名为'5nw5u40i_zhaopinxinxi '的表，如果存在就执行关闭游标和连接，调用temp_data函数，最后返回。代码如下所示。

def parse(self, response):
    _url = urlparse(self.spiderUrl)
    self.protocol = _url.scheme
    self.hostname = _url.netloc
    plat = platform.system().lower()
    if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
        connect = self.db_connect()
        cursor = connect.cursor()
        if self.table_exists(cursor, '5nw5u40i_zhaopinxinxi') == 1:
            cursor.close()
            connect.close()
            self.temp_data()
            return

使用Scrapy爬虫的回调函数，进行解析详情页面，从response的meta中获取字段对象fileds，最后对其进行赋值和处理。代码如下所示。

def detail_parse(self, response):
    fields = response.meta['fields']
    try:
        fields["detail"] = str( emoji.demojize(response.css('''div.detail-des_lists''').extract_first()))
    except:
        pass
    return fields

5.4数据处理

数据集处理是至关重要的环节。以下是我详细的数据集处理流程：

首先，通过各种渠道搜数据集，这可能涉及抓取数据、接收来自合作公司的资料，以及整合校内的就业公告等。这些数据应涵盖职位的核心详情，例如职位头衔、薪酬范围、工作位置及任职资格等。

接着，获取到数据集后，重要的一环是执行数据清洗和预处理步骤。数据清洗的目的是保证数据质量和完整性，涉及消除重复记录、处理未填充的值、修正不准确的信息等。预处理阶段则涵盖数据的格式统一、标准化和转化操作，以适应后续的分析需求。这一过程中，我们利用pandas库来进行数据洞察，并结合Scrapy架构进行高效的数据采集和清洗，从而保证数据的精确度和实用性。为了数据的可靠存储和扩展能力，我们选用MySQL数据库系统。

为了建立与MySQL数据库的连接，我们将使用root用户，其密码设定为123456，目标数据库名为spider5nw5u40i。采用pandas的read_sql方法，可以从数据库中提取所需的数据。具体代码实现如下。

def pandas_filter(self):
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider5nw5u40i?charset=UTF8MB4')
df = pd.read_sql('select * from zhaopinxinxi limit 50', con = engine)

首先，检查DataFrame对象df是否存在重复的行，使用'df.drop_duplicates()'函数删除对象中重复行。调用'df.isnull()'函数检测对象df'中的缺失值。随后调用'df.dropna()'函数删除具有缺失值的行。'df.fillna(value='暂无')'函数将对象df中的缺失值替换为指定的值'暂无'。代码如下所示。

df.duplicated()
df.drop_duplicates()
df.isnull()
df.dropna()
df.fillna(value = '暂无')

生成一个包含200个介于0到1000之间的随机整数的数组a，然后定义了一个布尔条件cond，用于筛选满足a在100到800之间的元素。生成一个包含10万个符合标准正态分布的随机数的数组b，定义一个布尔条件cond，用于筛选满足b的绝对值大于3的元素。

创建一个形状为10000行3列的DataFrame df2，其中的数据是符合标准正态分布的随机数。定义一个布尔条件cond，用于筛选在df2中任意一列的值大于三倍标准差的行。该行代码使用索引操作df2[cond].index，获取满足条件cond的行的索引。删除具有指定索引的行，并返回更新后的对象df2。代码如下所示。

a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
cond = (a<=800) & (a>=100)
a[cond]
b = np.random.randn(100000)
cond = np.abs(b) > 3 * 1
b[cond]
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
index = df2[cond].index
df2.drop(labels=index,axis = 0)

移除HTML标签，首先，检查html参数是否为None，如果是则返回空字符串。然后使用正则表达式模式匹配HTML标签的正则表达式（<[^>]+>），并通过re.sub函数将匹配到的HTML标签替换为空字符串。最后使用strip函数去除字符串两端的空白字符，并返回处理后的结果。代码如下所示。

def remove_html(self, html):
    if html == None:
        return ''
    pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
    return pattern.sub('', html).strip()

在初始化数据库链接流程时，首要任务是从配置文件中提取必要的连接参数，这些参数涵盖了数据库的种类标识、服务器地址、端口、登录凭证，如用户名和密码。如果数据库名称未明确指定，系统会尝试从self.databaseName属性中寻找。接下来，根据所识别的数据库类型动态选择适配的连接技术。例如，如果确认是MySQL，会选择pymysql库进行无缝对接；反之，如果不是MySQL，程序将同样采用pymysql库来建立连接。最终，这段代码将执行并返回一个有效的连接对象，记作connect，整个过程逻辑严谨且高效。以下是具体实现的代码段：

def db_connect(self):
    type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
    host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
    port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
    user = self.settings.get('USER', 'root')
    password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

    try:
        database = self.databaseName
    except:
        database = self.settings.get('DATABASE', '')

    if type == 'mysql':
        connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
    else:
        connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
    return connect

将处理好的数据进行数据存储，定义一个包含插入语句的sql字符串，目标数据库表是zhaopinxinxi，列名包括id、jobname、salary等，从表5nw5u40i_zhaopinxinxi中选择符合条件的数据，将这些数据插入到目标表中。

def temp_data(self):

    connect = self.db_connect()
    cursor = connect.cursor()
    sql = '''
        insert into `zhaopinxinxi`(……)
        select …… from `5nw5u40i_zhaopinxinxi`
        where(not exists (select …… from `zhaopinxinxi` where
              `zhaopinxinxi`.id=`5nw5u40i_zhaopinxinxi`.id))
         '''
    cursor.execute(sql)
    connect.commit()
    connect.close()

论文参考：

1 绪论

1.1研究背景与意义

1.2系统研究现状

1.3 论文主要工作内容

2 系统关键技术

2.1 java简介

2.2 MySQL数据库

2.3 B/S结构

2.4 SpringBoot框架

2.5 VUE框架

3 系统分析

3.1 系统可行性分析

3.1.1 技术可行性

3.1.2 操作可行性

3.1.3 经济可行性

3.1.4 法律可行性

3.2 系统性能分析

3.3 系统功能分析

3.4 系统流程分析

3.4.1 数据开发流程

3.4.2 用户登录流程

3.4.3 系统操作流程

3.4.4 添加信息流程

3.4.5 修改信息流程

3.4.6 删除信息流程

4 系统设计

4.1 系统概要

4.2 系统结构设计

4.3数据库设计

4.3.1 数据库设计原则

4.3.3 数据库表设计

4.4 系统时序图

4.4.1 注册时序图

4.4.2 登录时序图

4.4.3 管理员修改用户信息时序图

4.4.4 管理员管理系统信息时序图

5 系统的实现

5.1前台功能实现

5.1.1系统首页页面

5.1.2个人中心

5.2后台管理员功能实现

6 系统测试

6.1 测试环境

6.2 测试目的

6.3 测试概述

6.4 单元测试

6.4.1 注册测试

6.4.2 登录测试

6.5 集成测试

结论

参考文献

致谢

代码实现：

/*** 登录相关*/
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{@Autowiredprivate UserService userService;@Autowiredprivate TokenService tokenService;/*** 登录*/@IgnoreAuth@PostMapping(value = "/login")public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) {UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));if(user != null){if(!user.getRole().equals(role)){return R.error("权限不正常");}if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {return R.error("账号或密码不正确");}String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());return R.ok().put("token", token);}else{return R.error("账号或密码或权限不对");}}/*** 注册*/@IgnoreAuth@PostMapping(value = "/register")public R register(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}userService.insert(user);return R.ok();}/*** 退出*/@GetMapping(value = "logout")public R logout(HttpServletRequest request) {request.getSession().invalidate();return R.ok("退出成功");}/*** 密码重置*/@IgnoreAuth@RequestMapping(value = "/resetPass")public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));if(user==null) {return R.error("账号不存在");}user.setPassword("123456");userService.update(user,null);return R.ok("密码已重置为：123456");}/*** 列表*/@RequestMapping("/page")public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));return R.ok().put("data", page);}/*** 信息*/@RequestMapping("/info/{id}")public R info(@PathVariable("id") String id){UserEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 获取用户的session用户信息*/@RequestMapping("/session")public R getCurrUser(HttpServletRequest request){Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");UserEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 保存*/@PostMapping("/save")public R save(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}userService.insert(user);return R.ok();}/*** 修改*/@RequestMapping("/update")public R update(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);userService.updateById(user);//全部更新return R.ok();}/*** 删除*/@RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Integer[] ids){userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}
}

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