机器学习薪资预测+协同过滤推荐算法
预测模型：决策树+随机森林训练模型+预测多个城市薪资
职位库：模糊查询各种职位、地点、学历要求、薪资水平、介绍
数据可视化：echarts堆叠图、地图、散点图、柱状图、饼图、折线图、环图等
登录注册信息修改头像修改密码重置等功能
数据爬取：随意爬取数十万数据
随着信息技术的迅猛发展和大数据技术的普及，数据分析在各行各业中的应用愈发广泛。在就业市场中，薪资预测和求职推荐作为求职者和企业之间的桥梁，越来越受到关注。如何通过大数据分析、机器学习算法以及前后端技术来实现更精准的薪资预测和求职推荐，成为当前互联网技术研究中的一个重要课题。
Vue.js是一个轻量级的前端开发框架，以其简洁、灵活的特性被广泛应用于前端开发。Flask则是一个轻量级的Python Web框架，灵活且易于扩展，常用于构建后端服务。结合这两种技术，可以实现高效的前后端分离和数据交互，构建出功能强大的Web应用。
机器学习作为人工智能的重要分支，近年来已经在许多领域取得了突破性进展。在就业市场领域，基于机器学习的薪资预测和求职推荐系统，能够根据历史数据、求职者的背景信息及职位需求，预测一个职位的薪资水平以及推荐合适的岗位。
本课题旨在基于Vue.js和Flask开发一套机器学习薪资预测系统，结合大数据分析技术和可视化展示，实现在求职过程中为用户提供薪资预测、职位推荐和就业数据分析等服务。通过该系统，求职者可以根据自己的背景、经验、技能等条件，获得更准确的薪资预期和适合的职位推荐，从而提高求职的效率与准确性。同时，招聘企业也能更好地理解行业薪资趋势，优化招聘策略。
该系统的实现具有以下几个方面的重要意义：
提高求职者决策效率：通过对薪资的准确预测，帮助求职者做出更明智的职业选择，避免因信息不对称而错失机会。
支持企业招聘决策：帮助企业了解行业薪资水平，为招聘时设定合理的薪酬范围提供数据支持。
推动大数据和机器学习的应用：通过将机器学习与大数据分析技术结合，推动其在实际应用中的发展，提升数据处理与分析的能力。
改善求职推荐算法：结合求职者的多维度信息，通过求职推荐系统优化匹配效率，提升岗位推荐的准确性。
本课题的主要目标是设计并实现一个基于Vue.js与Flask的机器学习薪资预测系统，具体目标包括：
数据采集与预处理：收集并清洗大规模的就业数据，包括求职者的背景信息、职位要求、薪资水平等。
机器学习模型构建：选择合适的机器学习算法，构建薪资预测模型，通过数据训练和优化，准确预测不同职位的薪资水平。
前端与后端开发：使用Vue.js实现用户交互界面，Flask实现后端数据处理和API接口服务，前后端分离，确保系统高效运行。
可视化展示与数据分析：通过可视化工具展示薪资预测结果、行业趋势、职位推荐等信息，帮助求职者和企业了解市场动态。
求职推荐系统设计：基于用户输入的求职条件，结合机器学习模型与数据分析，为求职者推荐合适的职位。
数据源分析与获取：收集行业薪资数据、求职者信息以及职位需求数据，来源可以包括招聘网站、开源就业数据集等。
薪资预测模型设计：选择并实现机器学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机等），训练预测模型，预测不同职业和职位的薪资水平。
系统架构设计：基于Vue.js和Flask框架设计系统的整体架构。前端负责展示用户交互界面，后端处理数据请求并提供预测服务。
前端实现：使用Vue.js开发交互式用户界面，展示职位信息、薪资预测结果、历史数据分析以及就业趋势图表等。
后端实现：使用Flask框架进行后端服务开发，提供API接口，支持数据交互与机器学习模型的调用。
可视化功能实现：采用D3.js、ECharts等前端可视化库，将预测结果、行业薪资分布、职位推荐等信息进行动态展示，增强用户体验。
求职推荐系统实现：根据用户的背景信息和职位要求，利用机器学习算法为用户推荐合适的职位。
数据采集与清洗：通过爬虫技术或公开数据集收集就业市场的数据，并进行数据清洗与预处理，以保证数据的准确性与一致性。
机器学习模型：使用Python中的机器学习库（如scikit-learn）实现各种预测算法，选择最合适的模型进行训练与优化。
前后端开发技术：前端采用Vue.js框架实现，后端使用Flask进行服务端开发，二者通过RESTful API进行交互。
可视化设计：采用D3.js或ECharts等工具对数据进行可视化处理，确保数据的直观展示与互动性。
推荐系统算法：利用协同过滤、内容推荐等算法，结合用户个人信息与职位要求，进行职位推荐。
数据采集与处理：通过爬虫获取招聘网站数据或使用公开数据集，清洗后存入数据库。
机器学习模型训练：使用Python及其相关库（如pandas、scikit-learn）进行数据分析与建模，选择合适的算法（如回归、决策树）进行薪资预测。
前端开发：使用Vue.js框架构建用户界面，展示薪资预测结果、职位推荐、行业薪资趋势等。
后端开发：使用Flask搭建后端服务，处理前端请求，进行数据交互与薪资预测。
可视化与展示：利用ECharts等可视化工具，将结果呈现给用户，并进行动态展示。
系统集成与优化：将前后端系统集成，优化系统性能，确保数据流畅与快速响应。
薪资预测系统：实现一个基于机器学习的薪资预测系统，可以根据求职者的背景信息、职位要求预测薪资。
职位推荐系统：实现一个智能的职位推荐系统，能够根据用户的条件推荐合适的职位。
数据可视化模块：提供可视化的薪资预测结果与行业趋势分析，帮助用户直观了解数据。
技术报告与论文：完成相关的技术报告与论文，阐述系统的设计、实现过程及效果分析。
阶段一：需求分析与系统设计（1个月）
完成系统需求分析、功能设计及技术方案的选择。阶段二：数据采集与预处理（1个月）
完成数据源的采集，数据清洗与预处理，准备好训练数据。阶段三：机器学习模型构建与训练（2个月）
完成机器学习算法的选择与模型的训练，优化预测效果。
阶段四：前后端开发与集成（2个月）
开发前端界面与后端服务，完成前后端的集成与测试。阶段五：系统优化与报告撰写（1个月）
对系统进行优化，完成技术报告与论文撰写。
- 李宏彬, 王洪涛, 《机器学习与大数据分析》。北京：清华大学出版社，2019年。
- 王伟, 《Vue.js 实战》。北京：人民邮电出版社，2020年。
- 张洁, 朱建国, 《Flask Web开发实战》。北京：机械工业出版社，2021年。