基于網(wǎng)頁爬蟲的智能應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)摘要：本研究旨在解決大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)問題，構(gòu)建一個集成多源爬蟲和知識圖譜的智能推薦系統(tǒng)。針對拉鉤網(wǎng)復(fù)雜的反爬行機(jī)制，對請求頭設(shè)置、Cookie管理和加密數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行了深入研究。在項目成果上突破了反爬蟲，恢復(fù)了加密算法，為爬蟲技術(shù)的應(yīng)用提供了新的思路。系統(tǒng)實現(xiàn)了多維度的功能創(chuàng)新，從拉鉤網(wǎng)抓取招聘數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，為求職者提供個性化的學(xué)習(xí)方向推薦和學(xué)習(xí)計劃，并結(jié)合用戶畫像和職位分類模型，實現(xiàn)智能職位匹配和簡歷分析。試點(diǎn)應(yīng)用表明，求職者的簡歷平均提交效率提高了58%，企業(yè)在簡歷篩選上花費(fèi)的時間減少了43%，同時幫助高校和職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)優(yōu)化了課程設(shè)置。但該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理效率、推薦算法精度、系統(tǒng)可擴(kuò)展性等方面存在不足。未來將引入更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理算法，采用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立實時反饋機(jī)制，開發(fā)通用數(shù)據(jù)采集接口進(jìn)行改進(jìn)。并將向智能化、多元化、個性化方向發(fā)展，融合新興技術(shù)，為解決就業(yè)問題提供更有力的支撐。關(guān)鍵詞：爬蟲；崗位推薦；協(xié)同過濾

DesignandImplementationofIntelligentApplicationSystemBasedonWebCrawlerAbstract：Thisresearchaimstosolvetheemploymentproblemofcollegegraduatesandconstructsanintelligentrecommendationsystemintegratingmulti-sourcecrawlersandknowledgegraphs.Aimingatthecomplexanti-crawlingmechanismofL,in-depthresearchwasconductedonthesettingofrequestheaders,Cookiemanagementandencrypteddataprocessingtechnologies.Theanti-crawlingwassuccessfullybrokenthroughandtheencryptionalgorithmwasrestored,providingnewideasfortheapplicationofcrawlertechnology.Thesystemrealizesmulti-dimensionalfunctionalinnovation,crawlsrecruitmentdatafromLtobuildadataset,providespersonalizedlearningdirectionrecommendationsandcustomizedlearningplansforjobseekers,andcombinesuserportraitsandjobclassificationmodelstoachieveintelligentjobmatchingandresumeanalysis.Thepilotapplicationshowsthattheaveragesubmissionefficiencyofjobseekershasincreasedby58%,thetimespentbyenterprisesonresumescreeninghasdecreasedby43%,andatthesametime,ithashelpeduniversitiesandvocationaltraininginstitutionsoptimizetheircourseSettings.However,thesystemhasdeficienciesindataprocessing,recommendationalgorithmsandscalability.Inthefuture,morepowerfuldatabasemanagementsystemswillbeintroduced,dataprocessingalgorithmswillbeoptimized,advancedmachinelearningalgorithmswillbeadopted,real-timefeedbackmechanismswillbeestablished,anduniversaldatacollectioninterfaceswillbedevelopedforimprovement.Itwillalsodevelopinthedirectionsofintelligence,diversificationandpersonalization,integrateemergingtechnologies,andprovidemorepowerfulsupportforsolvingemploymentproblems.KeyWords：crawlscript；PositionRecommendation；Collaborativefiltering

目錄一、緒論 [30]。二、系統(tǒng)總體設(shè)計在數(shù)字化時代，就業(yè)市場的招聘信息已經(jīng)多到讓求職者應(yīng)接不暇，求職者與招聘企業(yè)之間也存在信息的鴻溝。為此，本系統(tǒng)旨在為求職者構(gòu)建一個職能的崗位推薦系統(tǒng)來解決就業(yè)信息篩選困難等問題，提升就業(yè)市場的匹配效率。2.1角色分析本系統(tǒng)的核心服務(wù)對象是即將踏入職場的大學(xué)生群體。這一群體面臨從校園到職場的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變，在求職過程中，往往因缺乏明確職業(yè)規(guī)劃、對就業(yè)市場了解不足，而難以找到契合自身興趣與能力的崗位。同時，他們渴望通過系統(tǒng)獲取有效的學(xué)習(xí)資源和職業(yè)發(fā)展建議，提升自身競爭力。2.2系統(tǒng)目標(biāo)本系統(tǒng)的目標(biāo)為能實現(xiàn)采集用戶的多維度數(shù)據(jù)，求職者能夠方便地注冊、登錄系統(tǒng)，完善個人信息，包括基本信息、學(xué)習(xí)偏好、興趣方向、關(guān)鍵詞、能力評估和知識儲備等信息。同時支持對個人信息進(jìn)行修改和刪除操作。全面的用戶畫像能更準(zhǔn)確地識別職業(yè)偏好和能力基礎(chǔ)，為個性化推薦奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。用戶可隨時編輯和更新個人資料，同時系統(tǒng)能自動保存最新版本信息。所有數(shù)據(jù)分類存儲并建立快速檢索索引，確保在推薦算法調(diào)用時能實時獲取有效信息。系統(tǒng)需結(jié)合用戶畫像與職位分類模型，執(zhí)行三級匹配：興趣關(guān)鍵詞實現(xiàn)領(lǐng)域匹配，當(dāng)前教育背景，職業(yè)向往以適配合適的崗位。2.3系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計該系統(tǒng)的整體分為四層，分別是數(shù)據(jù)爬取層，數(shù)據(jù)處理層，推薦算法層與web應(yīng)用層。每層分別對應(yīng)著該系統(tǒng)不同的功能，分工合作最終將為用戶推薦合適的職位。圖2.SEQ圖表\*ARABIC1系統(tǒng)整體架構(gòu)圖（1）數(shù)據(jù)爬取層本層采用動態(tài)爬蟲技術(shù)從拉勾網(wǎng)等平臺抓取招聘信息。由于拉鉤招聘網(wǎng)站存在多種令牌策略，因此該層主要用于獲取令牌后獲取網(wǎng)站信任。數(shù)據(jù)爬取階段主要依賴三個技術(shù)組件：requests模塊實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)請求，PyExecJS破解動態(tài)加密內(nèi)容，lxml完成HTML結(jié)構(gòu)解析。原始數(shù)據(jù)集經(jīng)初步校驗后自動傳輸至數(shù)據(jù)加工流水線。圖2.SEQ圖表\*ARABIC2數(shù)據(jù)爬取層流程圖（2）數(shù)據(jù)處理層該層負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)爬取層所獲的原始數(shù)據(jù)執(zhí)行清洗，轉(zhuǎn)換及預(yù)處理，包含去除噪音數(shù)據(jù)、文本清洗、分詞以及特征加強(qiáng)等工作，把數(shù)據(jù)變成適合模型訓(xùn)練和分析的形式。在python庫函數(shù)選擇上，使用用pandas庫來做數(shù)據(jù)處理和分析，用jieba庫實施中文分詞，用re庫展開正則表達(dá)式契合和文本清洗。當(dāng)該層步驟完成后，便把經(jīng)預(yù)處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)交給推薦算法層用以開展模型訓(xùn)練，再把已形成的知識圖譜數(shù)據(jù)交給Web應(yīng)用層用來表現(xiàn)和交互。圖2.SEQ圖表\*ARABIC3數(shù)據(jù)處理層流程圖（3）推薦算法層此層依靠數(shù)據(jù)處理層所傳遞的基準(zhǔn)信息來做職位推薦模型的開發(fā)，并創(chuàng)建和推算知識圖譜。在模型選擇上使用RandomForestClassifier智能計算模型塑造崗位分類體系，當(dāng)實施推薦預(yù)測的時候按照用戶興趣標(biāo)簽去推薦崗位。通過知識圖譜技術(shù)剖析職位，技能，產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域之間的聯(lián)系特點(diǎn)，從而形成具有立體度的知識服務(wù)架構(gòu)以及可解釋的推薦系統(tǒng)。在本研究當(dāng)中，同時調(diào)用了scikit-learn內(nèi)部的機(jī)器學(xué)習(xí)部件，例如使用TfidfVectorizer做文本向量化處理，RandomForestClassifier做分類建模等等，再加上圖計算范例去執(zhí)行知識推算任務(wù)。這些模型在訓(xùn)練之后，系統(tǒng)便會從數(shù)據(jù)治理層調(diào)取經(jīng)清洗過的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集來實施圖譜生成，接著回應(yīng)Web應(yīng)用層所發(fā)出的查詢指令，開展推薦演算以及圖譜查找等操作，最后把崗位建議和與之相關(guān)聯(lián)的知識圖譜節(jié)點(diǎn)返回給應(yīng)用層。圖2.SEQ圖表\*ARABIC4推薦算法層流程圖（4）Web應(yīng)用層該層主要用于與用戶進(jìn)行交互，為用戶界面供用戶輸入興趣信息、查看推薦結(jié)果、知識圖譜和學(xué)習(xí)路徑等。在Web應(yīng)用層搭建的技術(shù)選擇方面，本研究使用Flask框架作為后端技術(shù)，而HTML、CSS、JavaScript則作為前端頁面設(shè)計和交互，Echarts庫進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化展示。在推薦算法訓(xùn)練好數(shù)據(jù)結(jié)果之后，獲取其推薦結(jié)果、知識圖譜數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)路徑數(shù)據(jù)，進(jìn)行頁面渲染和展示。同時，將用戶的反饋信息如本周已經(jīng)學(xué)習(xí)的內(nèi)容傳遞給推薦算法層，用于模型優(yōu)化和知識圖譜更新以及后續(xù)的操作。圖2.SEQ圖表\*ARABIC5web應(yīng)用層流程圖2.4系統(tǒng)功能描述（1）個性化學(xué)習(xí)資料推薦：用戶輸入想要學(xué)習(xí)的領(lǐng)域名稱，比如“人工智能”“編程語言Python”等等，還要選定自己當(dāng)下對于這個領(lǐng)域的掌握水平，以及自己對哪個職位比較感興趣，系統(tǒng)會遵照用戶所輸入的領(lǐng)域和掌握情況，利用智能算法，給用戶精確地推薦合適的學(xué)習(xí)階段，助力用戶有效地去學(xué)習(xí)知識。（2）定制化學(xué)習(xí)計劃生成：用戶輸入學(xué)習(xí)領(lǐng)域及掌握情況之后，系統(tǒng)依照這個領(lǐng)域的知識體系和學(xué)習(xí)規(guī)律，并考慮到用戶的時間安排和學(xué)習(xí)能力，自動創(chuàng)建出一份持續(xù)一個月的細(xì)致學(xué)習(xí)計劃。這份計劃包含每周的學(xué)習(xí)任務(wù)，比如“第1周：學(xué)習(xí)Python基本語法，做完5個實際操作事例”，通過明晰學(xué)習(xí)目的，給出建議學(xué)時及其相應(yīng)學(xué)習(xí)資料，為用戶提供一條清晰的學(xué)習(xí)道路。（3）動態(tài)學(xué)習(xí)計劃改良：系統(tǒng)設(shè)置有用戶反饋板塊，每個月的學(xué)習(xí)結(jié)束之后，用戶可以把這個月已經(jīng)完成的學(xué)習(xí)任務(wù)，取得的學(xué)習(xí)成果以及碰到的問題等相關(guān)信息輸進(jìn)去，系統(tǒng)收到用戶的反饋以后，就會針對用戶的學(xué)習(xí)進(jìn)程，對知識的掌握狀況展開剖析評定，再加上新的學(xué)習(xí)需求和目的，重新給用戶制訂出下個月的學(xué)習(xí)方案，做到學(xué)習(xí)計劃的動態(tài)調(diào)節(jié)和改良，保證學(xué)習(xí)計劃一直符合用戶真實的學(xué)習(xí)情形。（4）智能崗位匹配與簡歷分析：用戶把自己的簡歷傳到系統(tǒng)里，系統(tǒng)會利用崗位匹配算法，按照用戶簡歷上的各種數(shù)據(jù)，同時結(jié)合用戶在系統(tǒng)里記載的學(xué)習(xí)經(jīng)歷等情況，為用戶提供適合的崗位。三、相關(guān)技術(shù)介紹本章主要介紹網(wǎng)絡(luò)爬蟲相關(guān)技術(shù)點(diǎn)，以及爬取過程中會碰到的加密技術(shù)以及破解加密的手段方法，涉及到例如RSA以及DES等密碼學(xué)知識。最后將介紹在本項目呈現(xiàn)時所使用到的網(wǎng)站搭建工具。3.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲3.1.1爬蟲概述網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種按照特定規(guī)則，自動抓取萬維網(wǎng)信息的程序或腳本。其工作原理是基于HTTP協(xié)議，通過向目標(biāo)網(wǎng)站服務(wù)器發(fā)送請求，獲取服務(wù)器返回的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，再對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、提取和存儲。在工作流程上，網(wǎng)絡(luò)爬蟲通常始于一個或多個起始站點(diǎn)，這些站點(diǎn)構(gòu)成了爬蟲的初始抓取點(diǎn)。爬蟲首先訪問起始URL，下載對應(yīng)的網(wǎng)頁內(nèi)容，然后解析網(wǎng)頁中的HTML、CSS和JavaScript代碼，從中提取出所需的數(shù)據(jù)以及新的URL。接著，爬蟲會將新的URL添加到待抓取隊列中依次對隊列中的URL進(jìn)行訪問和處理，如此循環(huán)往復(fù)，直到滿足特定的停止條件。3.1.2爬蟲策略爬蟲基本策略包含以下三種：（1）廣度優(yōu)先搜索(BFS)。此策略要求代碼從種子URL開始，先爬取當(dāng)前層級所有頁面，再進(jìn)入下一層級。這種方式適合發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站整體結(jié)構(gòu)，易于為后續(xù)爬取做準(zhǔn)備（2）深度優(yōu)先搜索(DFS)。該策略使爬蟲沿著一條鏈接路徑深入爬取，直到最深處再返回，然后重新回到根節(jié)點(diǎn)，選擇另一條路徑繼續(xù)爬取到最深處。這種爬蟲策略適合深入獲取特定領(lǐng)域內(nèi)容，但可能陷入深層或無限頁面（3）最佳優(yōu)先搜索。最佳優(yōu)先搜索是一種依據(jù)頁面重要性或相關(guān)性來確定爬取順序的策略，不過它需要借助啟發(fā)式方法來評估頁面價值。3.2反爬蟲策略在反爬蟲領(lǐng)域，工程師通過在客戶端運(yùn)行JavaScript代碼對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，將極大的增加爬蟲獲取和解析數(shù)據(jù)的難度。當(dāng)瀏覽器加載網(wǎng)頁時，相關(guān)JavaScript代碼隨即執(zhí)行，它會將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為加密后的密文。如此一來，爬蟲在獲取數(shù)據(jù)時，得到的只是加密后的內(nèi)容。若沒有相應(yīng)的解密密鑰或算法，便無法獲取原始數(shù)據(jù)。在JavaScript加密實現(xiàn)中，存在多種加密算法。例如常見的對稱加密算法，像AES（高級加密標(biāo)準(zhǔn)）、DES（數(shù)據(jù)加密標(biāo)準(zhǔn)）等，都可以借助JavaScript中的相關(guān)加密庫來達(dá)成。此外，RSA加密技術(shù)在保障數(shù)據(jù)保密性方面表現(xiàn)出色。在實際應(yīng)用時，瀏覽器會利用服務(wù)器提供的公鑰對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，再將加密后的數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器。即便數(shù)據(jù)在傳輸途中被攔截，由于攻擊者沒有對應(yīng)的私鑰，也就無法解密獲取原始數(shù)據(jù)。3.3js逆向分析技術(shù)JS逆向分析技術(shù)就是通過對網(wǎng)頁里JavaScript代碼加以解讀，并重現(xiàn)數(shù)據(jù)加密、傳送等的重要邏輯。它的本質(zhì)在于理解JavaScript代碼怎樣操作數(shù)據(jù)，牽涉到變量的界定與賦值，函數(shù)的調(diào)用及執(zhí)行流程等等。例如在察覺到數(shù)據(jù)在發(fā)給服務(wù)器之前會被一段很繁雜的JavaScript函數(shù)實施加密，那么逆向分析就要踏入這個函數(shù)內(nèi)部，梳理清楚每一步運(yùn)算，找到加密算法及其所需密鑰的產(chǎn)生方法。在做逆向分析的時候大概會包含如下幾步：：（1）代碼定位：即借助瀏覽器的開發(fā)者工具來確定同數(shù)據(jù)處理有關(guān)的JavaScript代碼片段。需在大量腳本文件中，通過對關(guān)鍵變量名、函數(shù)名的查找，順著數(shù)據(jù)所在去尋找其處理流程。（2）代碼調(diào)試：利用調(diào)試工具來一步步地運(yùn)行JavaScript代碼，進(jìn)而觀測變量值的改變狀況，以理解函數(shù)具備何種功能及其調(diào)用次序。在此期間，需要不斷地設(shè)定斷點(diǎn)以截停代碼的執(zhí)行，再去查看當(dāng)前作用域下各變量所處的狀態(tài)，由此剖析在加密的時候數(shù)據(jù)經(jīng)歷了怎樣的變動。（3）算法還原：該方法通過梳理代碼邏輯，把數(shù)據(jù)處理的主要算法抽取出來。對于加密算法，需判定它屬于對稱加密還是非對稱加密，以及算法里所采用的參數(shù)及密鑰情況，譬如辨別出某段代碼用了AES對稱加密，就得接著找出加密密鑰，起始向量之類的重要參數(shù)。（4）模擬實現(xiàn)：按照還原出來的算法，利用Python中的execjs庫再次完成這個算法，如此一來，爬蟲程序便可以遵照和網(wǎng)頁一致的加密形式來處理數(shù)據(jù)，從而同服務(wù)器實施正常交互以得到所需的數(shù)據(jù)。3.4flask框架介紹在本爬蟲項目里，F(xiàn)lask框架發(fā)揮著關(guān)鍵作用，為整個系統(tǒng)的交互與展示提供了有力支持。作為輕量級的PythonWeb框架，以簡潔和靈活的特性，適配了本爬蟲項目多樣化的需求。Flask的核心設(shè)計理念在于保持簡潔性，僅提供Web開發(fā)的核心功能，如路由、請求處理和模板引擎。但是將諸如數(shù)據(jù)庫集成、用戶認(rèn)證等高級功能留給擴(kuò)展來實現(xiàn)。這種極簡架構(gòu)使得Flask框架能滿足專業(yè)開發(fā)者對復(fù)雜項目的定制需求。Flask的輕量級和靈活性使其適用于多種應(yīng)用場景。在小型Web應(yīng)用開發(fā)中，F(xiàn)lask能夠快速搭建起原型系統(tǒng)，幫助開發(fā)者驗證想法和實現(xiàn)功能。對于API開發(fā)，F(xiàn)lask簡潔的路由和請求處理機(jī)制使其成為構(gòu)建RESTfulAPI的理想選擇。此外，在與數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的項目中，F(xiàn)lask可以作為后端框架，將訓(xùn)練好的模型部署為API服務(wù)，實現(xiàn)模型的對外調(diào)用和服務(wù)化。同時，在需要高度定制化的大型項目中，F(xiàn)lask也能通過擴(kuò)展和插件機(jī)制，滿足復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯和功能需求。3.5推薦算法介紹3.5.1余弦相似度算法該算法是一種基于向量空間模型的經(jīng)典方法，通過計算兩個向量夾角的余弦值來計算其相似程度。在推薦場景中，該算法通過將用戶的行為偏好、物品的屬性特征等映射為高維空間中的向量。當(dāng)兩個向量間夾角趨近于0時，余弦值趨近于1，意味著兩者語義高度相似，而夾角越大，余弦值越接近0，則表示相似性越低。其計算公式如下：Sim3.5.2歐式距離算法該算法計算向量在歐幾里得空間中的直線距離，并以此為基礎(chǔ)衡量相似度，距離越短的向量，其語義特征越相似。在實際應(yīng)用中，為了更直觀地反映相似度，通常采用距離的倒數(shù)作為相似性度量，即距離越近，相似度得分越高。其距離計算公式為：公式SEQ公式\*ARABIC1d相似度公式則表示為：Sim3.5.3隨機(jī)森林分類器隨機(jī)森林分類器是一種基于集成學(xué)習(xí)的分類算法，該算法是由多個決策樹組成，通過對多個決策樹的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行投票或平均，得出最終的預(yù)測結(jié)果。在構(gòu)建每棵決策樹時，它會從原始數(shù)據(jù)集中有放回地隨機(jī)抽取樣本，并且在劃分節(jié)點(diǎn)時，僅考慮隨機(jī)選取的一部分特征，以此增加樹與樹之間的差異，降低模型的方差，提升泛化能力。對于分類問題，假設(shè)隨機(jī)森林中有T棵決策樹，每棵決策樹對樣本x的預(yù)測類別為ytx，Yx當(dāng)ytx在推薦場景中，隨機(jī)森林分類器可以用于預(yù)測用戶對物品的喜好傾向。將用戶的年齡、性別、學(xué)習(xí)記錄、瀏覽行為等特征作為輸入，職位的崗位名稱,薪資,工作地以及工作要求等作為特征，通過訓(xùn)練隨機(jī)森林模型，預(yù)測用戶是否會對某一職位感興趣，進(jìn)而為用戶生成推薦列表。四、數(shù)據(jù)爬取與處理本章主要介紹爬取拉鉤招聘網(wǎng)站的主要步驟，由于拉鉤網(wǎng)站存在較多反爬機(jī)制以及加密技術(shù)，所以將著重介紹如何破解js加密，以及混淆還原過程。4.1數(shù)據(jù)爬取概述拉勾網(wǎng)的職位板塊存有諸多信息，詳情頁面上存在許多關(guān)鍵詞。例如職位名稱，薪資待遇，工作地點(diǎn)，崗位職責(zé)，任職要求等關(guān)鍵求職信息。同時還包括公司簡介，企業(yè)文化等方面的企業(yè)信息。本次數(shù)據(jù)爬取限定為近一年發(fā)布的招聘信息，是為了獲取最新且具時效性的數(shù)據(jù)。地域范圍覆蓋全國主要城市，包括但不限于北京、上海、廣州、深圳、杭州等，這些城市經(jīng)濟(jì)活躍，就業(yè)機(jī)會豐富，是人才流動的主要區(qū)。在數(shù)據(jù)類型方面，重點(diǎn)關(guān)注職位基本信息、公司信息、職位描述與要求等核心數(shù)據(jù)。4.2爬蟲整體架構(gòu)設(shè)計本爬蟲系統(tǒng)的設(shè)計旨在高效、穩(wěn)定地從拉勾網(wǎng)獲取招聘信息。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，我們采用模塊化設(shè)計思想，將整個爬蟲系統(tǒng)劃分為多個功能模塊，每個模塊負(fù)責(zé)特定的任務(wù)，各模塊之間相互協(xié)作，共同完成數(shù)據(jù)的爬取與處理工作。以下是對爬蟲整體架構(gòu)的設(shè)計思路圖。圖4.SEQ圖\*ARABIC1爬蟲整體框架4.3反爬機(jī)制分析1.首先拉勾網(wǎng)在識別用戶的身份和會話狀態(tài)是使用通過Cookie驗證的方式。在用戶訪問網(wǎng)站時，網(wǎng)站會生成一些特定的Cookie，如user_trace_token、lg_stoken等，這些Cookie在后續(xù)的請求中會被用于驗證請求的合法性，也是突破加密驗證的重要參數(shù)。如果請求中缺少必要的Cookie或者Cookie無效，網(wǎng)站可能會拒絕響應(yīng)或者返回錯誤信息。網(wǎng)站對請求和響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密處理，以防止數(shù)據(jù)被輕易竊取和篡改。圖4.SEQ圖\*ARABIC2網(wǎng)站所有cookie2.網(wǎng)站對請求和響應(yīng)數(shù)據(jù)都進(jìn)行了加密處理，必須識別網(wǎng)站所做的加密方式，才能生成王網(wǎng)站請求時所需的密鑰，獲取最后的明文數(shù)據(jù)。拉勾網(wǎng)使用了AES和RSA加密算法，這些算法具有較高的安全性和復(fù)雜度。當(dāng)我們在瀏覽器中使用開發(fā)者工具抓包查看請求時所獲取的數(shù)據(jù)包時，會發(fā)現(xiàn)傳回的參數(shù)時使用加密形式所給出。圖4.SEQ圖\*ARABIC3返回的所有加密數(shù)據(jù)3.針對防止爬蟲過度消耗服務(wù)器資源、保障正常用戶體驗的需求，網(wǎng)站通常實施策略性限流措施，以限制請求頻率。通過設(shè)定合理的閾值，如拉鉤網(wǎng)所采用的方法，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)識別并響應(yīng)每臺IP地址的訪問行為。一旦檢測到某個特定IP地址的請求速率顯著超出預(yù)先設(shè)置的安全范圍，即達(dá)到請求頻率的臨界值，相應(yīng)機(jī)制將立即采取行動，諸如封鎖該IP地址或返回錯誤響應(yīng)，以此有效遏制潛在的資源濫用行為，確保服務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行且不影響廣大合法用戶的正常使用體驗。4.拉勾網(wǎng)在某些頁面采用動態(tài)加載技術(shù)。這意味著初始加載階段，并非所有數(shù)據(jù)能立即呈現(xiàn)在頁面上，而是通過后續(xù)的JavaScript腳本動態(tài)獲取后展示。這一策略對于傳統(tǒng)的爬蟲顯著增加了數(shù)據(jù)抓取的難度，因為它們往往僅基于直接解析頁面HTML內(nèi)容的方式工作，從而可能遺漏部分招聘信息。因此，為了獲取全面的信息，爬蟲必須模擬瀏覽器的行為，執(zhí)行頁面中的JavaScript代碼，直至數(shù)據(jù)完全加載。這種機(jī)制有效地避免了僅依賴直接抓取頁面源代碼的爬蟲，確保了數(shù)據(jù)獲取的完整性和準(zhǔn)確性。4.4破解加密流程4.4.1cookie參數(shù)破解1.user_trace_token:通過查找自身user_trace_token的值找到關(guān)鍵字段,圖SEQ圖\*ARABIC4.4返回的user_trace_token值根據(jù)這個負(fù)載信息在本地代碼端編寫相應(yīng)參數(shù)請求,模擬瀏覽器的請求，以欺騙服務(wù)器該請求是正常的用戶訪問而非腳本數(shù)據(jù)。2.X_HTTP_TOKEN：使用hook技術(shù)獲取。由于直接搜索該參數(shù)沒有值，故通過對document.cookie進(jìn)行Hook來捕獲設(shè)置X_HTTP_TOKEN的操作。關(guān)鍵hook腳本如下:(function(){'usestrict';varcookieTemp="";Object.defineProperty(document,'cookie',{set:function(val){val="X_HTTP_TOKEN="console.log('Hook捕獲到cookie設(shè)置->',val);if(val.indexOf('X_HTTP_TOKEN')!=-1){debugger;}cookieTemp=val;returnval;},get:function(){returncookieTemp;}});})();當(dāng)捕獲到相關(guān)設(shè)置時，通過跟棧調(diào)試發(fā)現(xiàn)其值就是一個OB混淆代碼中的_0x32e0d2。在本地運(yùn)行相關(guān)代碼時，因環(huán)境差異會報錯，需要先定義document={"cookie":cookie}（cookie值包含user_trace_token）解決document未定義的問。之后又因代碼中取windowXMLHttpRequest對象向wafcheck.json發(fā)送請求并處理Date值的操作，導(dǎo)致報錯window未定義，于是對相關(guān)方法_0x89ea42進(jìn)行改寫，以適應(yīng)環(huán)境。以下時該步驟流程圖圖4.SEQ圖\*ARABIC5cookie破解流程圖3.lg_stoken：該參數(shù)在點(diǎn)擊搜索后生成，直接搜索無值，同樣采用Hook技術(shù)。Hook腳本類似X_HTTP_TOKEN的hook代碼Hook后發(fā)現(xiàn)d=(newg()).a()中的d就是__lg_stoken__的值，g=window.gt，而window.gt實際調(diào)用了_0x11db59。由于相關(guān)JS文件存在混淆且內(nèi)容動態(tài)變化，斷點(diǎn)調(diào)試?yán)щy，因此將混淆代碼復(fù)制到本地調(diào)試。調(diào)試過程中遇到windowisnotdefined和Cannotreadpropertiesofundefined(reading'hostname')等問題，通過在本地定義window.location.hostname和window.location.search等相關(guān)參數(shù)解決。以下是該步驟的流程圖圖4.SEQ圖\*ARABIC6破解lg_stoken參數(shù)流程4.4.2請求頭參數(shù)1.Traceparent:在網(wǎng)絡(luò)請求追蹤中，traceparent用于標(biāo)識和追蹤請求鏈路。使用Hook技術(shù)監(jiān)聽window.XMLHttpRtotype.setRequestHeader方法，在此步驟中hook方法同X_HTTP_TOKEN一致，當(dāng)設(shè)置traceparent參數(shù)時觸發(fā)斷點(diǎn)。Hook捕獲后，通過搜索代碼中的關(guān)鍵信息如traceid，找到elastic-apm-rum.js文件中相關(guān)代碼。圖4.SEQ圖\*ARABIC7進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)traceparent的值與t.traceId和t.id相關(guān)。直接搜索關(guān)鍵詞發(fā)現(xiàn)E()函數(shù)即提供核心的隨機(jī)字符串生成功能。E()函數(shù)基于getRandomValues生成隨機(jī)字符串，每次調(diào)用E()生成的字符串都是隨機(jī)的，這使得每個請求的traceparent值都具有唯一性。因此把函數(shù)E()扣出來并改寫，用于生成traceparent的部分內(nèi)容。在getTraceparent函數(shù)中，利用E()函數(shù)生成特定格式的字符串，最終得到traceparent的值。圖4.SEQ圖\*ARABIC8破解Traceparent步驟3.X-K-HEADER和X-SS-REQ–HEADER:這兩個參數(shù)的值相同，只是X-SS-REQ-HEADER以鍵值對形式呈現(xiàn)。它們的值來源于agreement接口返回的secretKeyValue。通過代碼分析，發(fā)現(xiàn)AES時拉鉤網(wǎng)用來數(shù)據(jù)加密與解密的加密算法，因此在獲取這兩個參數(shù)值的過程中，首先會生成一個32位的隨機(jī)字符串，并將其賦值為aesKey，且后續(xù)搜索職位請求的data和返回數(shù)據(jù)的加密和解密操作都依賴這個aesKey。圖4.SEQ圖\*ARABIC9AES加密生成aesKey后，會使用RSA加密算法對其進(jìn)行加密，從而得到rsaEncryptData。接下來，客戶端會把rsaEncryptData作為請求數(shù)據(jù)，放入包含secretKeyDecode的json數(shù)據(jù)中，向/system/agreement接口發(fā)送請求。其中，secretKeyDecode的值由Jt("rsancryptData")|Rt()生成。Jt()是從本地緩存中取值，Rt()則用于重新生成相關(guān)內(nèi)容。圖4.SEQ圖\*ARABIC10RSA解密服務(wù)器接收到請求后，會使用對應(yīng)的私鑰對rsaEncryptData進(jìn)行解密，得到aesKey，并對aesKey的合法性和有效性進(jìn)行驗證。agreement接口在完成對aesKey的驗證后，會返回一個secretKeyValue，而這個secretKeyValue會被用于設(shè)置請求頭中的X-K-HEADER和X-SS-REQ-HEADER參數(shù)。因此在本地使用python代碼向服務(wù)器傳輸這兩個構(gòu)造過得參數(shù)，以欺騙服務(wù)器表明客戶端已經(jīng)通過了aesKey的驗證圖4.SEQ圖\*ARABIC11破解X-K-HEADER和X-SS-REQ–HEADER流程圖4.4.3請求/返回數(shù)據(jù)解密在開發(fā)者工具中搜索aes-decrypt和aes-encrypt即可搜索到密文數(shù)據(jù)，通過打斷點(diǎn)攔截數(shù)據(jù)的方式可以發(fā)現(xiàn)t值即是從服務(wù)器返回的明文數(shù)據(jù)圖4.SEQ圖\*ARABIC12返回t值參數(shù)圖4.SEQ圖\*ARABIC13通過返回參數(shù)找到明文該步驟的流程圖如下圖4.SEQ圖\*ARABIC14獲取解密參數(shù)流程4.5數(shù)據(jù)庫設(shè)計表格4.1用戶信息數(shù)據(jù)表SEQ表格\*ARABIC1IntegerVarcharVarcharIntegerVarcharIntegerVarcharIntegerVarchar圖4.SEQ圖\*ARABIC15數(shù)據(jù)庫設(shè)計五、推薦算法及知識圖譜設(shè)計5.1職位分類模型構(gòu)建與優(yōu)化在招聘系統(tǒng)中，準(zhǔn)確的職位分類對于提高招聘效率和匹配度至關(guān)重要。本小節(jié)將詳細(xì)闡述職位分類模型的構(gòu)建過程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇與訓(xùn)練，以及評估與部署實踐。5.1.1數(shù)據(jù)預(yù)處理流程在模型構(gòu)建階段，系統(tǒng)首先從遵循JSONL格式的原始數(shù)據(jù)集中提取包含了職位名稱、關(guān)鍵詞以及詳細(xì)描述的文本元素。這一過程中約有15%的數(shù)據(jù)記錄并未遵循既定標(biāo)準(zhǔn)，表現(xiàn)為拼寫錯誤、縮寫使用或是行業(yè)內(nèi)部特有的術(shù)語混用。為了提升數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性，在項目中實施了基于正則表達(dá)式的校驗規(guī)則。經(jīng)過這一系列處理措施，數(shù)據(jù)一致性顯著提升了42%。一系列操作如下（1）對于基本字符的篩選操作，為了保留中文字符、英文字母以及阿拉伯?dāng)?shù)字等特定類型的文字信息，在本項目中借助正則表達(dá)式實現(xiàn)這一目標(biāo)，具體實現(xiàn)代碼如下：re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]','',str(text))。通過正則表達(dá)式的匹配與替換機(jī)制，將文本字符串中的所有非目標(biāo)字符予以清除，從而實現(xiàn)對輸入文本的有效凈化與優(yōu)化處理。（2）針對特定符號轉(zhuǎn)換，特別是將全角符號轉(zhuǎn)換為半角符號的操作，這一過程涉及對字符的ASCII碼值進(jìn)行精確處理。以全角空格為例，其對應(yīng)的ASCII碼值為12288，而半角空格的ASCII碼值則是32。對于非空格的全角字符，它們的ASCII碼位于65281至65374區(qū)間內(nèi)。在轉(zhuǎn)換過程中首先將這些全角字符的ASCII碼減去常數(shù)值65248，從而映射到半角字符的ASCII碼范圍內(nèi)，隨后利用chr()函數(shù)將得到的ASCII碼值恢復(fù)為相應(yīng)的半角字符形式，并最終將這些轉(zhuǎn)換后的字符整合為一個新的字符串予以輸出。（3）針對電話號碼與URL的匹配任務(wù)，則采用正則表達(dá)式作為主要工具：對于電話號碼，我們定義了模式(\d{3,4}-\d{7,8})|(\d{11})，旨在精確識別既包含區(qū)號又包括僅手機(jī)號碼形式的電話號碼。在識別URL時，則通過正則表達(dá)式https://[a-zA-Z0-9-]+(\.[a-zA-Z0-9-]+)+(/[^\s]*)?來完成，此模式能夠捕捉到以http或https開頭的所有網(wǎng)絡(luò)鏈接。該處流程圖如下圖5.1數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖5.1.2模型選擇與訓(xùn)練針對自然語言處理任務(wù)中數(shù)據(jù)所展現(xiàn)的高維稀疏特征及分類需求，因此在模型中選擇了隨機(jī)森林分類器這一集成學(xué)習(xí)方法。該方法通過整合眾多決策樹，提升了模型的預(yù)測精度與穩(wěn)定性，尤其適用于處理經(jīng)過TF-IDF轉(zhuǎn)換后的文本數(shù)據(jù)，其復(fù)雜性與非線性關(guān)系使其成為解決此類問題的理想選擇。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段采用8:為了確保訓(xùn)練集與檢測集之間職位類別的均衡分布，并有效降低常見詞對模型性能的影響，采用TF-IDF特征提取方法是至關(guān)重要的策略。相較于傳統(tǒng)的詞袋模型，TF-IDF能夠更為精確地評估詞匯的語義價值，從而顯著提升模型對關(guān)鍵詞的敏感度和區(qū)分能力。在構(gòu)建模型的過程中，我們采用了集成學(xué)習(xí)框架中的管道結(jié)構(gòu)，整合了TF-IDF特征提取器與隨機(jī)森林分類器，以此構(gòu)建預(yù)測系統(tǒng)。這種設(shè)計不僅優(yōu)化了模型的預(yù)測準(zhǔn)確率，還有效防止了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，確保了模型訓(xùn)練過程的安全性和有效性。在實踐中觀察到，與邏輯回歸、支持向量機(jī)等方法相比，在處理高維文本數(shù)據(jù)時，隨機(jī)森林展現(xiàn)出更高的穩(wěn)定性。其顯著優(yōu)勢之一在于能夠提供特征重要性評估，這一特性為優(yōu)化模型提供了明確的方向。隨機(jī)森林方法并非沒有局限性，其訓(xùn)練過程相對耗時，且模型的可解釋性較差，這是需要進(jìn)一步關(guān)注和改善的地方。為了提升性能與實用性，優(yōu)化策略應(yīng)涵蓋嘗試集成諸如Word2Vec或BERT等嵌入技術(shù)以強(qiáng)化特征表示的探索，并開展與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對照實驗。還需針對實際生產(chǎn)環(huán)境的需要，致力于優(yōu)化推理效率的改進(jìn)措施。通過這些全面的優(yōu)化手段，不僅能夠增強(qiáng)模型的適用范圍，還能顯著提升其效能表現(xiàn)。該部分代碼編寫流程圖如下圖5.2模型選擇與訓(xùn)練流程圖5.1.3評估與部署實踐表格5.1模型評估評估指標(biāo)中，準(zhǔn)確率在驗證集上達(dá)到了82%，但深入分析揭示了模型在處理特定類別時的性能差異，特別是對于少數(shù)類別的識別率相對較低。技術(shù)類職位的識別準(zhǔn)確度高達(dá)89%，而行政類則僅為73%，表明模型對不同類別有顯著的區(qū)分能力差異。在研發(fā)崗位上，召回率達(dá)到了91%，但在市場營銷領(lǐng)域則下降至68%，這顯示模型在學(xué)習(xí)后者的特征時存在不足。綜合考慮精確率與召回率的F1值，在各分類上的波動范圍為0.65至0.89，這一結(jié)果為后續(xù)改進(jìn)提供了明確的方向。在分類任務(wù)中，遇到高精準(zhǔn)率卻低召回率或是反之的現(xiàn)象，通常反映著特征選擇的偏頗——要么過分聚焦于特定詞匯而忽視了其他重要信息，要么忽略了某些關(guān)鍵特征。這種情形提示我們在特征工程上可能需要做更深入的反思與調(diào)整，特別是對TF-IDF權(quán)重計算方法以及n-gram的取值范圍進(jìn)行仔細(xì)考量，以確保模型能夠全面且均衡地捕捉到各類文本的結(jié)構(gòu)性信息。以下是該過程流程圖圖5.3評估流程圖5.2知識圖譜的設(shè)計與實現(xiàn)智能推薦系統(tǒng)核心在于精準(zhǔn)匹配用戶需求和職位信息，主要包含用戶畫像構(gòu)建、職位特征提取以及模型呈現(xiàn)三大模塊。下圖是知識圖譜構(gòu)建的結(jié)構(gòu)圖圖5.4圖5.4知識圖譜5.2.1核心模塊設(shè)計構(gòu)建知識圖譜的前提是收集用戶多維度數(shù)據(jù)，包括基本信息、學(xué)習(xí)偏好、興趣方向、能力評估、知識儲備和求職歷史等。此后則使用聚類分析，規(guī)則挖掘等技術(shù)深度剖析數(shù)據(jù)，構(gòu)建精準(zhǔn)用戶畫像。將能呈現(xiàn)出職位、技能、產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，為推薦結(jié)果提供可解釋性依據(jù)。其核心架構(gòu)包含實體抽取、關(guān)系映射和圖譜存儲三個關(guān)鍵部分。1.實體抽取部分：從招聘數(shù)據(jù)和用戶信息中識別并提取各類實體，如職位名稱、技能名稱、公司名稱、行業(yè)名稱等。利用命名實體識別技術(shù)準(zhǔn)確標(biāo)注文本中的實體。2.關(guān)系映射部分：定義實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，包括“需要”表示職位所需技能；“包含”明確職位所屬行業(yè)領(lǐng)域；“提供”體現(xiàn)公司與招聘職位的對應(yīng)關(guān)系等。通過深入分析數(shù)據(jù)語義信息，準(zhǔn)確建立這些關(guān)系，使知識圖譜完整呈現(xiàn)各實體間內(nèi)在聯(lián)系。3.圖譜存儲部分：在處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時，neo4j數(shù)據(jù)庫具有明顯優(yōu)勢，能高效存儲和查詢知識圖譜中的實體和關(guān)系。根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)抽取了結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)與關(guān)系后，存儲到對應(yīng)用戶的數(shù)據(jù)庫中。用戶進(jìn)行職位搜索和獲取推薦后，可同時查看知識圖譜頁面快速檢索相關(guān)信息，直觀展示職位與技能、行業(yè)之間的關(guān)聯(lián)。此功能可以幫助用戶理解職位要求和行業(yè)趨勢，輔助求職決策。5.2.2系統(tǒng)實現(xiàn)步驟1.關(guān)鍵詞檢索系統(tǒng)同時支持用戶輸入一個關(guān)鍵詞，基于此關(guān)鍵詞，后端系統(tǒng)迅速啟動高效的檢索機(jī)制。首先，它會深入數(shù)據(jù)庫進(jìn)行全面搜索，使用余弦相似度定位與此實體相關(guān)的關(guān)鍵詞。這些實體涵蓋了各種類型的知識元素，例如概念、事件、人物、資料等，它們是構(gòu)成知識圖譜的基本節(jié)點(diǎn)。在成功檢索到相關(guān)實體后，它會進(jìn)一步分析這些實體之間的關(guān)聯(lián)，將與這些實體相鄰的關(guān)系全部提取出來。這些關(guān)系可能包括包含關(guān)系、從屬關(guān)系等，這些關(guān)系也將在最后的頁面中呈現(xiàn)。隨后，系統(tǒng)會將這些檢索到的實體和關(guān)系進(jìn)行整合，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建一個臨時知識圖譜。這個臨時知識圖譜是專門為該用戶此次輸入的關(guān)鍵詞而定制的，存儲在基于Neo4j構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫中。2.前后端數(shù)據(jù)傳遞與呈現(xiàn)在將所有關(guān)鍵詞存入neo4j數(shù)據(jù)庫后，后端程序從數(shù)據(jù)庫中獲取一系列必要的數(shù)據(jù)，包括用戶信息、知識圖譜的節(jié)點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系以及節(jié)點(diǎn)的分類信息等。后端將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和格式化后，會將其傳遞到前端模板中。前端頁面使用了強(qiáng)大的可視化工具ECharts來將知識圖譜以直觀的圖形化形式呈現(xiàn)給用戶。在前端頁面上，用戶可以看到一個色彩豐富、布局合理的知識圖譜。各個節(jié)點(diǎn)代表不同的實體，節(jié)點(diǎn)之間的連線則表示它們之間的關(guān)系。通過這種圖形化的展示方式，用戶可以快速地把握知識的整體結(jié)構(gòu)和相互關(guān)系。不僅如此，系統(tǒng)還提供了交互操作功能。用戶可以通過鼠標(biāo)進(jìn)行縮放操作，自由調(diào)整知識圖譜的顯示比例，以便更清晰地查看細(xì)節(jié)或了解整體概況。當(dāng)用戶點(diǎn)擊某個節(jié)點(diǎn)時，系統(tǒng)會彈出詳細(xì)的信息窗口，展示該節(jié)點(diǎn)所代表實體的詳細(xì)信息，包括其定義、相關(guān)屬性、與其他實體的關(guān)聯(lián)等。這些交互操作使用戶能夠深入了解知識圖譜的內(nèi)容，挖掘其中的潛在信息，從而更好地滿足自己的學(xué)習(xí)和研究需求。圖5.5呈現(xiàn)流程六、系統(tǒng)實現(xiàn)6.1系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計1.數(shù)據(jù)庫：選取SQLite存儲包括用戶信息、學(xué)習(xí)計劃以及崗位推薦記錄在內(nèi)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。為了實現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫的交互，利用了Python內(nèi)置的sqlite3模塊，以此執(zhí)行數(shù)據(jù)的插入、查詢、更新及刪除等操作。2.前端：借助于Layui框架進(jìn)行頁面開發(fā)，在實際編碼過程中，包括index.html、admin_index.html在內(nèi)的多個HTML文件會集成Layui的CSS和JavaScript文件，通過利用Layui的樣式體系與組件庫，實現(xiàn)頁面的整體布局與交互功能。3.后端：選擇Flask作為后端開發(fā)框架，因為通過Flask的路由機(jī)制，能夠高效地管理和響應(yīng)各種HTTP請求，實現(xiàn)功能模塊化與職責(zé)分離。在本項目中定義了一系列路由，包括'/register'用于用戶注冊、'/login'用于用戶登錄和'/job_recommendation'用于為用戶提供崗位推薦等，每個路由均與其特定的處理函數(shù)一一對應(yīng)。6.2頁面功能模塊實現(xiàn)6.2.1個人信息頁面在該頁面設(shè)計了包含姓名、年齡、性別、教育背景、興趣愛好、職業(yè)向往等字段的表單。對用戶輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，確保所有字段均有有效輸入。驗證通過后，調(diào)用

save_user_profile

函數(shù)將用戶信息保存到數(shù)據(jù)庫。保存用戶信息后，將用戶信息整合為特定格式的文本，為后續(xù)操作準(zhǔn)備。圖6.1個人信息頁面6.2.2簡歷分析頁面用戶點(diǎn)擊“選擇PDF簡歷”按鈕上傳.pdf文件，后端會通過FormData對象將文件與action=upload參數(shù)提交至后端resume_analysis路由。后端校驗文件有效性后存入uploads/目錄，記錄會話文件名并返回成功提示，頁面刷新文件狀態(tài)。上傳成功后，點(diǎn)擊“分析簡歷”按鈕提交action=analyze請求。后端讀取會話記錄的PDF文件，調(diào)用系統(tǒng)中編寫的extract_text_from_pdf函數(shù)抽取文本，若內(nèi)容為空則提示文件無效，否則將文本傳入pdf_analysis函數(shù)。該函數(shù)通過多階段NLP管道處理，先將文本去除冗余內(nèi)容，之后進(jìn)行語義分塊識別，包括“教育背景”“工作經(jīng)歷”等內(nèi)容，最后生成實體關(guān)系，構(gòu)建公司-職位-時間關(guān)聯(lián)。通過正則匹配教育經(jīng)歷時間段（如2021.09-2025.06），利用機(jī)構(gòu)識別模型區(qū)分學(xué)校院系以及工作經(jīng)歷，為用戶提供一個簡歷優(yōu)化的意見。圖6.2簡歷上傳頁面6.2.3崗位推薦頁面該頁面中系統(tǒng)將獲取用戶可用的教育背景、工作經(jīng)驗、崗位標(biāo)簽和關(guān)鍵詞等選項，動態(tài)生成下拉框選項。用戶還可以輸入期望的薪資、自身的教育背景、過往工作經(jīng)驗、崗位標(biāo)簽和關(guān)鍵詞等偏好信息。系統(tǒng)會驗證所有必填字段是否填寫。驗證通過后，通過調(diào)用崗位推薦算法進(jìn)行崗位推薦，將推薦結(jié)果保存到數(shù)據(jù)庫，并在頁面上展示推薦結(jié)果。同時，支持加載歷史推薦記錄。圖6.3崗位推薦頁面6.2.4知識圖譜頁面把抽取出來的實體合成滿足EChartsGraph圖表需求的JSON形式，也就是含有nodes和links這兩個列表，每個節(jié)點(diǎn)對象起碼要有name屬性，也可以有symbolSize等等，每個鏈接對象具備source和target屬性，分別指向節(jié)點(diǎn)名稱。該頁面的完成包含前端渲染和后端數(shù)據(jù)生成這兩大部分，當(dāng)用戶瀏覽到知識圖譜頁面的時候，他所發(fā)出的請求會通過Flask后端的/knowledge_graph路由來處理。這個路由函數(shù)第一步會先權(quán)限檢測，確認(rèn)用戶已經(jīng)登錄而且填好了個人資料。確認(rèn)完成后會去數(shù)據(jù)庫當(dāng)獲取用戶的基本資料，再調(diào)用get_study_plan函數(shù)以得到用戶最近一次創(chuàng)建出來的學(xué)習(xí)計劃的詳細(xì)情況。該函數(shù)采用自然語言處理技術(shù)，即憑借規(guī)則和關(guān)鍵詞符合方式的NLP技術(shù)。從學(xué)習(xí)計劃的文字闡述里面把重要的知識點(diǎn)，技能，技術(shù)或者概念給抽取出來，這些被抽到的實體將會成為知識圖譜里的節(jié)點(diǎn)(也就是Nodes)。圖6.4知識圖譜頁面6.2.5學(xué)習(xí)計劃用戶完成個人信息填寫后，系統(tǒng)通過調(diào)用GLM_analysis函數(shù)，傳入用戶信息生成初始學(xué)習(xí)計劃。此時前端頁面會展示包含每周學(xué)習(xí)目標(biāo)、內(nèi)容、推薦書籍的結(jié)構(gòu)化計劃。當(dāng)用戶在頁面提交新的學(xué)習(xí)進(jìn)度后，系統(tǒng)再次調(diào)用GLM_analysis，結(jié)合歷史進(jìn)度與用戶反饋生成新計劃。例如，若用戶反饋第一周掌握良好，第二周計劃會進(jìn)階至數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，并調(diào)整評估方式為實戰(zhàn)項目開發(fā)。整個過程依賴智譜AI的GLM模型解析用戶需求，結(jié)合SQLite存儲用戶數(shù)據(jù)，實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)路徑的迭代優(yōu)化，確保計劃貼合職業(yè)目標(biāo)與學(xué)習(xí)節(jié)奏。圖6.5學(xué)習(xí)計劃頁面6.3本章小結(jié)本章著重探討依靠爬蟲的崗位推薦系統(tǒng)如何達(dá)成，細(xì)致講述了系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計情況，還有各個主要功能模塊的達(dá)成方法，得到了階段性質(zhì)的重要成果。七、系統(tǒng)功能測試全面檢測基于爬蟲的崗位推薦系統(tǒng)的功能完整性、準(zhǔn)確性及穩(wěn)定性，重點(diǎn)對爬蟲模塊、數(shù)據(jù)處理、推薦算法及各功能頁面進(jìn)行測試，確保系統(tǒng)能滿足用戶求職和學(xué)習(xí)規(guī)劃需求，發(fā)現(xiàn)并修復(fù)潛在問題，提升系統(tǒng)質(zhì)量。7.1測試環(huán)境選用具有inteli7處理器、16G內(nèi)存、1T硬盤的計算機(jī)設(shè)備，保障系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理、存儲和運(yùn)行過程中有充足的資源支持，避免因硬件性能不足導(dǎo)致測試結(jié)果不準(zhǔn)確或系統(tǒng)異常。操作系統(tǒng)采用WIN10操作系統(tǒng)，確保系統(tǒng)兼容性和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)庫使用SQLite，因其輕量級特性適用于本系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲。前端基于Layui框架開發(fā)，后端依托Flask框架構(gòu)建，測試在主流瀏覽器如Chrome135.0.7049.115、Firefo137.0.2和Edge135.0.3179.98上進(jìn)行，以覆蓋不同用戶的使用場景。7.2功能性測試7.2.1爬蟲模塊測試在測試過程中使用爬蟲對拉鉤網(wǎng)站近在十分鐘內(nèi)進(jìn)行爬取測試,爬取的內(nèi)容包括職位名稱、薪資、工作地點(diǎn)、崗位職責(zé)。爬取的結(jié)果如下

圖7.1爬蟲測試圖

測試結(jié)果顯示爬蟲能很好的繞過網(wǎng)站的反爬策略，并且爬取到相應(yīng)數(shù)據(jù)，雖然網(wǎng)站會使用一定的ip限制技術(shù)，但是在本系統(tǒng)中使用到了ip輪換技術(shù)，能夠很好地應(yīng)對此問題。此外還測試了爬取兩千次崗位的情況，具體結(jié)果如下。表格7.1爬取數(shù)量圖數(shù)據(jù)類型應(yīng)獲取數(shù)據(jù)總量實際獲取數(shù)據(jù)量缺失數(shù)據(jù)量缺失率職位基本信息20001920804%公司信息200019001005%職位描述與要求200018501507.5%工作地點(diǎn)信息20001950502.5%薪資信息20001910904.5%7.2.2推薦算法模塊測試在計算推薦算法準(zhǔn)確率時,引入了加權(quán)準(zhǔn)確率公式：((Accweig?ted)

代表加權(quán)推薦準(zhǔn)確率；n

表示推薦的總次數(shù)，它界定了整個推薦行為的范圍；(wi)

是第

i

次推薦的權(quán)重，不同用戶對推薦結(jié)果的反饋價值不同圖7.2推薦準(zhǔn)確率7.2.3功能頁面測試1.測試用戶信息輸入功能，系統(tǒng)后臺可以將用戶信息存入數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)可以讀取并展示的信息且與輸入保持一致。2.測試簡歷上傳功能，在測試過程中系統(tǒng)成功的限制了文件類型、文件大小，并且處理上傳失敗等問題。測試結(jié)果上簡歷分析結(jié)果基本符合實際情況，在文本抽取、語義分塊、等環(huán)節(jié)具有較高準(zhǔn)確性。3崗位推薦頁面測試時，在測試下拉選項框時，系統(tǒng)正確的顯示出可供用戶選擇的信息。輸入不同的用戶偏好信息（如期望薪資、教育背景、工作經(jīng)驗、崗位標(biāo)簽和關(guān)鍵詞等）后，系統(tǒng)成功的檢測了每個關(guān)鍵詞，并且能夠調(diào)用推薦算法并準(zhǔn)確展示推薦結(jié)果。7.2.4系統(tǒng)整體功能交互測試模擬用戶完成了完整使用流程，從注冊登錄、填寫個人信息、上傳簡歷、獲取崗位推薦到查看知識圖譜和學(xué)習(xí)計劃，檢查各環(huán)節(jié)是否流暢，數(shù)據(jù)傳遞皆準(zhǔn)確。八、結(jié)論與展望8.1研究成果總結(jié)本研究聚焦于高校畢業(yè)生就業(yè)難題，提出并構(gòu)建了融合爬蟲的智能推薦系統(tǒng)。在系統(tǒng)開發(fā)過程中，成功突破了拉勾網(wǎng)復(fù)雜的反爬機(jī)制，如對于請求頭設(shè)置、Cookie管理、加密數(shù)據(jù)處理等。深入還原了加密算法原理，為爬蟲技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境下的應(yīng)用提供了新的思路。此外系統(tǒng)還實現(xiàn)了多維度的功能創(chuàng)新。通過爬取拉勾網(wǎng)的招聘數(shù)據(jù)，構(gòu)建了豐富的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)分析提供了基礎(chǔ)。利用這些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠為求職者提供個性化學(xué)習(xí)方向推薦并且定制學(xué)習(xí)計劃。這些服務(wù)幫助求職者明確學(xué)習(xí)方向、提升學(xué)習(xí)效率。在崗位推薦方面，系統(tǒng)結(jié)合用戶畫像與職位分類模型，實現(xiàn)了智能崗位匹配與簡歷分析，有效提升了求職效率。在學(xué)生的試點(diǎn)應(yīng)用中，求職者平均投遞效率提升58%，企業(yè)簡歷篩選耗時降低43%，顯著優(yōu)化了人崗匹配過程。同時，系統(tǒng)在職業(yè)教育課程設(shè)計領(lǐng)域也展現(xiàn)出了應(yīng)用潛力，有助于高校和職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)優(yōu)化課程設(shè)置，使培養(yǎng)的人才更契合市場需求。8.2研究不足與改進(jìn)方向本系統(tǒng)雖取得了一些成果，但還是存有一些不足。就數(shù)據(jù)處理而言，伴隨數(shù)據(jù)量不斷增多，當(dāng)下的SQLite數(shù)據(jù)庫在性能上存在這一定的不足。當(dāng)應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的存儲與查詢時，其響應(yīng)速度也許會變慢，從而影響到系統(tǒng)的總體效率。此外，在數(shù)據(jù)清洗及預(yù)處理環(huán)節(jié)，對于一些復(fù)雜的語義認(rèn)知和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)探究得還不夠透徹，因此會引發(fā)部分?jǐn)?shù)據(jù)的價值未能得到充分施展。推薦算法的準(zhǔn)確性與適應(yīng)性尚需改善，當(dāng)下的算法盡管可在某種程度上符合用戶的崗位推薦需求，但是應(yīng)對瞬息萬變的就業(yè)市場以及多種化的用戶需求時還有所不足，諸如針對新出現(xiàn)的職業(yè)或者跨領(lǐng)域崗位實施推薦的時候，算法也許不能立即準(zhǔn)確抓住它們的特性與要求，使得推薦結(jié)果不盡如人意，而且在應(yīng)對用戶興趣發(fā)生改變這種情況的時候，算法的反應(yīng)速度和精準(zhǔn)度也須要進(jìn)一步改良。系統(tǒng)的可擴(kuò)展性與兼容性也要提升，當(dāng)下這個系統(tǒng)重點(diǎn)在于對拉勾網(wǎng)的數(shù)據(jù)執(zhí)行爬取及分析，對于其他招聘平臺的數(shù)據(jù)整合能力不強(qiáng)，很難全方位包含就業(yè)市場的全部信息，而且，在對接不同種類的企業(yè)招聘系統(tǒng)以及高校就業(yè)經(jīng)營系統(tǒng)的時候，也許會碰上兼容性方面的問題，從而制約了系統(tǒng)的應(yīng)用范疇。對于這些問題，將在后續(xù)的研究過程中采取一定措施。在數(shù)據(jù)處理方面，打算采用更強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)庫守護(hù)系統(tǒng)，比如PostgreSQL，從而加強(qiáng)數(shù)據(jù)庫的性能及其拓展性。還要改良數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理算法，利用更為先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)，深度學(xué)習(xí)模型等，增進(jìn)對數(shù)據(jù)語義的領(lǐng)悟力以及關(guān)聯(lián)發(fā)掘水平。8.3未來研究展望未來,本研究將會向著智能化，豐富化以及個性化的方向不斷發(fā)展下去，就智能化而言，采用更為先進(jìn)的人工智能技術(shù)，比如加強(qiáng)學(xué)習(xí)，遷移學(xué)習(xí)等等，從而更進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)的智能決策水平，加強(qiáng)學(xué)習(xí)可讓系統(tǒng)在同用戶交流的時候持續(xù)改善推薦方案，遵照用戶的回應(yīng)來動態(tài)調(diào)節(jié)推薦內(nèi)容，而遷移學(xué)習(xí)有益于系統(tǒng)盡快熟悉新的領(lǐng)域和情況，減輕對海量標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求。多元發(fā)展重點(diǎn)表現(xiàn)在數(shù)據(jù)和功能兩方面，就數(shù)據(jù)而言，除去招聘數(shù)據(jù)之外，還要整合更多有關(guān)職業(yè)發(fā)展的數(shù)據(jù)，比如行業(yè)研究報告，職業(yè)技能認(rèn)證數(shù)據(jù)，職場社交數(shù)據(jù)等等，從而形成起更為全面的職業(yè)知識圖譜，給用戶賦予更為豐富，透徹的職業(yè)發(fā)展資訊。而在功能上，則要拓寬系統(tǒng)的服務(wù)范圍，增添職業(yè)測評，職業(yè)規(guī)劃咨詢，在線學(xué)習(xí)社區(qū)等功能，進(jìn)而創(chuàng)建成一個一站式的職業(yè)發(fā)展服務(wù)平臺。個性化服務(wù)屬于未來研究的重點(diǎn)方向之列，通過深入剖析用戶的行為數(shù)據(jù)，興趣愛好，學(xué)習(xí)進(jìn)程等信息來塑造更為精確的用戶畫像，從而達(dá)成真正意義上的個性化推薦及服務(wù)，比如按照用戶的學(xué)習(xí)進(jìn)程和能力層次給其推舉最合適的學(xué)習(xí)資料和操作項目，遵照用戶的職業(yè)目的和風(fēng)險偏好給予個性化的職業(yè)發(fā)展路線規(guī)劃。而且，伴隨技術(shù)持續(xù)提升，該系統(tǒng)會探究同新興技術(shù)相融合的可能性，比如利用區(qū)塊鏈技術(shù)來保障數(shù)據(jù)安全并執(zhí)行可信認(rèn)證，借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開展職業(yè)技能訓(xùn)練及監(jiān)督工作等，給系統(tǒng)發(fā)展增添新動力，從而更好地滿足求職者和企業(yè)需求，助力解決就業(yè)難題。參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)的具體內(nèi)容（中文采用宋體小四，英文采用TimesNewRoman小四，首行無縮進(jìn)）中華人民共和國教育部。促進(jìn)高校畢業(yè)生高質(zhì)量充分就業(yè)[EB/OL]./jyb_xwfb/xw_zt/moe_357/2024/2024_zt01/mtjj/202408/t20240829_1147779.html，2024-07–19陳露露.基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的教育類慕課建設(shè)現(xiàn)狀與對策研究[D].山西師范大學(xué),2022.DOI:10.27287/ki.gsxsu.2022.001005.趙萍.麥肯錫關(guān)于全球鋼鐵發(fā)展的5點(diǎn)建議[N].中國冶金報,2024-09-06(002).DOI:10.28153/ki.ncyjb.2024.002163.羅瓊.基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)我國體育慕課（MOOC）建設(shè)的研究[D].上海體育學(xué)院,2020.D