CN109325162A - 一种求职与租房的数据处理方法和系统 - Google Patents

一种求职与租房的数据处理方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据处理及分析技术领域，公开了一种求职与租房的数据处理方法。包括以下过程：通过网络爬虫获取目标求职网站和租房网站的原始的房屋数据和工作数据；将原始的房屋数据处理得到基础设施评分和光照时间，并与通过审核的招租信息结合获得精选房屋数据；原始的工作数据进行筛选，并与通过审核的职位信息结合获取精选工作数据；将精选房屋数据和精选工作数据存入数据库，同时用户终端普通用户上传求职信息和租房信息到数据库。本发明的技术方案将地图功能、工作招聘求职信息、租房信息三者相结合，能有效的将三者的精选数据进行综合，获得的求职与租房的数据处理系统具有高质量的数据信息。本发明还公开了一种求职与租房的数据处理系统。

Description

一种求职与租房的数据处理方法和系统
技术领域
本发明涉及数据处理及分析技术领域，特别是一种求职与租房的数据处理方法和系统。
背景技术
随着网络的兴起，近年来出现了许多租房和求职的软件或网站，大大的方便了人们的生活，但由于管理不够严格，且有些软件为了最大程度地获取利益，因此虚假信息较多、可信度已大打折扣，不能为用户提供更好的服务，对于当前用户如大学生来说无疑是最致命的打击。然而每年都有大量应届毕业生等用户需要同时求职以及居住。因此一个可靠可信且简便智能的移动平台在帮助用户选择工作和住房是非常必要的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供了一种求职与租房的数据处理方法。
本发明采用的技术方案如下：一种求职与租房的数据处理方法，包括以下过程：
步骤S1，通过网络爬虫获取目标求职网站和租房网站的原始的房屋数据和工作数据；
步骤S2，将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分，并提取原始的房屋数据计算光照时间，获取处理后的房屋数据，提取用户终端认证用户审核通过的招租信息，将处理后的房屋数据和审核通过的招租信息结合获得精选房屋数据；
步骤S3，根据提供的求职简历数据，提取信息匹配数据，对原始的工作数据进行筛选，获取处理后的工作数据，提取用户终端认证企业审核通过的职位信息，将处理后的工作数据和审核通过的职位信息结合获取精选工作数据；
步骤S4，将精选房屋数据和精选工作数据存入数据库，同时用户终端普通用户上传求职信息和租房信息到数据库。
进一步，所述步骤S2中，将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分的具体过程为：（1）对房屋周围环境进行统计，将统计结果中重要信息通过SPSS软件分析，获得每项因子的权重；（2）提取原始房屋数据的地理位置信息，解析成经纬度的坐标点；通过高德地图API接入统计得到周围服务信息个数；服务信息个数分别与每项因子的权重相乘求和得到最终的房屋基础设施评分。
进一步的，所述步骤S2中，提取原始的房屋数据计算光照时间的具体过程为：在原始的房屋数据中提取房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距和地理位置信息，根据房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距建立遮挡角，进一步建立房屋楼层模型；根据地理位置信息解析经纬度的坐标点，并进一步获取光照模型；根据光照模型和房屋楼层模型计算光照时间。
进一步的，所述步骤S3中，所述用户终端认证企业审核通过的职位信息包括认证企业通过绑定GPS定位系统获取得到地址信息。
进一步的，所述求职与租房的数据处理方法还包括以下过程：将数据库的信息上传到云服务器。
本发明还公开了一种求职与租房的数据处理系统，包括：
数据抓取模块，用于通过网络爬虫获取目标求职网站和租房网站的原始的房屋数据和工作数据；
房屋数据处理模块，用于将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分，并提取原始的房屋数据计算光照时间，获取处理后的房屋数据，提取用户终端认证用户审核通过的招租信息，将处理后的房屋数据和审核通过的招租信息结合获得精选房屋数据；
工作数据处理模块，用于根据提供的求职简历数据，提取信息匹配数据，对原始的工作数据进行筛选，获取处理后的工作数据，提取用户终端认证企业审核通过的职位信息，将处理后的房屋数据和审核通过的职位信息结合获取精选工作数据；
数据存储模块，用于将精选房屋数据和精选工作数据存入数据库，同时用户终端普通用户上传求职信息和租房信息到数据库，筛选出符合要求的数据。
进一步，所述房屋数据处理模块中，将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分的具体过程为：（1）对房屋周围环境进行统计，将统计结果中重要信息通过SPSS软件分析，获得每项因子的权重；（2）提取原始房屋数据的地理位置信息，解析成经纬度的坐标点；通过高德地图API接入统计得到周围服务信息个数；服务信息个数分别与每项因子的权重相乘求和得到最终的房屋基础设施评分。
进一步的，所述房屋数据处理模块中，提取原始的房屋数据计算光照时间的具体过程为：在原始的房屋数据中提取房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距和地理位置信息，根据房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距建立遮挡角，进一步建立房屋楼层模型；根据地理位置信息解析经纬度的坐标点，并进一步获取光照模型；根据光照模型和房屋楼层模型计算光照时间。
进一步的，所述工作数据处理模块中，所述用户终端认证企业审核通过的职位信息包括认证企业通过绑定GPS定位系统获取得到地址信息。
进一步的，所述求职与租房的数据处理系统还包括云服务器，将数据库的信息上传到云服务器。
与现有技术相比，采用上述技术方案的有益效果为：将地图功能、工作招聘求职信息、租房信息三者相结合，能有效的将三者的精选数据进行综合，获得的求职与租房的数据处理系统具有高质量的数据信息。信息发布者通过该系统平台发布信息，绑定GPS定位系统获取得到地址信息，首先通过关键词过滤、身份认证等严格审核后将可用数据存储到后端数据库系统中，并将信息发布到用户终端供用户浏览。信息获取方将根据自身个性化需求设置或设定条件，通过该系统发送条件，经数据筛选、判断、反馈得到相应的租房或者工作招聘信息，将符合条件的招聘信息将在地图上直观呈现给用户，实现多数据信息的透明化，减少用户在网页上筛选信息的机械操作。
附图说明
图1是本发明求职与租房的数据处理方法的流程示意图。
图2是本发明房屋数据处理流程示意图。
图3是工作信息和房屋信息实现互联的示意图。
图4是本发明求职与租房的数据处理系统的工作原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
如图1所示，一种求职与租房的数据处理方法，包括以下过程：
步骤S1，通过网络爬虫获取目标求职网站和租房网站的原始的房屋数据和工作数据；目标求职网站可以包括百度招聘、智联招聘、58同城等招聘网站，目标租房网站可以包括58同城等租房网站，这些目标网站包括各种各样的工作数据和房屋数据。
步骤S2，将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分，并提取原始的房屋数据计算光照时间，获取处理后的房屋数据，处理后的房屋数据包括两项：1、房屋基础设施评分；2、光照时间。提取用户终端认证用户审核通过的招租信息，要招租的用户在用户终端先进行认证，成为认证用户后可以发布信息，发布的信息需要通过关键词过滤、身份认证等严格审核，将处理后的房屋数据和审核通过的招租信息结合获得精选房屋数据。
步骤S3，根据提供的求职简历数据，求职简历数据包括工作年限、学历、专业、期望从事行业和期望薪资，从中提取信息匹配数据，对原始的工作数据进行筛选，获取处理后的工作数据，提取用户终端认证企业审核通过的职位信息，要招聘的用户需要在用户终端先进行认证，成为认证用户后可以发布信息，发布信息之前，可以先绑定GPS定位系统获取得到地址信息（通过该过程，发布的信息包括招聘信息的地理位置），发布的信息需要通过关键词过滤、身份认证等严格审核，将处理后的工作数据和审核通过的职位信息结合获取精选工作数据。
步骤S4，将精选房屋数据和精选工作数据存入数据库，同时用户终端普通用户上传求职信息和租房信息到数据库，筛选出符合要求的数据。用户终端的普通用户是指信息获取方，信息获取放将根据自身个性化需求设置或设定条件，并发送条件，这里的操作平台是APP平台，经数据筛选、判断、反馈得到相应的租房或者工作招聘信息。其中符合条件的招聘信息将在地图上直观呈现给用户，实现多数据信息的透明化，减少用户在网页上筛选信息的机械操作。租房信息是将信息发布方的数据经过智能筛选比对后，把相对较好的租房信息反馈给用户，实现信息服务的智能化。
优选地，如图2所示，所述步骤S2中，将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分的具体过程为：（1）对房屋周围环境进行统计，将统计结果中重要信息通过SPSS软件分析，获得每项因子的权重；（2）提取原始房屋数据的地理位置信息，解析成经纬度的坐标点；通过高德地图API接入统计得到周围服务信息个数；服务信息个数分别与每项因子的权重相乘求和得到最终的房屋基础设施评分。
优选地，如图2所示，所述步骤2中，提取原始的房屋数据计算光照时间的具体过程为：在原始的房屋数据中提取房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距和地理位置信息，根据房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距建立遮挡角，进一步建立房屋楼层模型；根据地理位置信息解析经纬度的坐标点，并进一步获取光照模型；根据光照模型和房屋楼层模型计算光照时间。
优选地，如图3所示，所述求职与租房的数据处理方法还包括以下过程：将数据库的信息上传到云服务器，例如高德云图，这样可以实现信息互联。
如图4所示，本发明的求职与租房的数据处理方法通过APP平台实现，对应的求职与租房的数据处理系统载体是APP平台。求职与租房的数据处理系统的工作原理为：用户终端具有三个不同的登录端口，分别为普通用户端口、房屋商家端口（认证用户，即要招租的用户）、公司企业端口（认证用户，即要招聘的用户），其中普通用户在通过APP访问以及搜索页面或者数据时向云服务器发送请求，再由云服务器访问数据库，该数据库存储了精选房屋数据和精选工作数据，通过条件或者计算得到反馈的信息最后反馈给用户，同理房屋商家与公司企业端的用户也在信息管理或者其他操作时拥有同样的信息请求与反馈过程。
系统设计时，具有以下几点：
1、系统运行要求。
硬件环境要求：
(1)CPU:单核CPU及以上；
(2)Ram：4G以上；
(3)内存容量：80G以上；
软件环境要求：
（1）ubuntu 16.0版本及以上
（2）带宽4M及以上
（3）python3.0运行环境
2、前端设计与操作。采用HTML5的bootstrap框架来制作的一款webAPP，用来适配的各个型号的手机，降低安卓与ios系统的差距。
3、后台设计。采用python-Django框架来完成的的后台开发，框架封装了很多功能模块，开发起来简便快捷，能在在短时间内完成后台的开发，且自带封装数据库模块，防sql注入，安全性大大提高。
4、服务器搭建。采用Nginx+uWSGI来作为代理服务器，用Nginx来代理动态数据，uWSGI用作静态资源代理，采用Nginx+uWSGI+应用是因为这样支持的并发量更高、方便管理多进程、发挥多核优势、提升性能等优势
5、评分系统设计。首先要根据用户调查而后计算的得到的相关因子权重，再通过高德地图API设置范围，统计出各类基础设施的总个数，最后根据权重以及设施类别总个数计算得到的分数来判断房源位置信息的好坏。
6、光照算法设计。对于房源的信息中添加了房源光照时间的计算，首先通过商户提供的数据获取当前房屋楼层，楼间距，以及向阳面遮挡楼层总高度，建立楼层模型，计算得到向阳一面遮挡角，再根据光照模型，最后再通过两模型的构建，计算得到光照时间T。
7、LBS开发。将所有的工作或者房屋的地理位置放入到高德地图的云图中，通过地理位置的解析获取到每一条信息的经纬度，最后整个使用过程都是围绕着经纬度的变化，包括工作周围选住房，住房周围找工作，地图当前位置周围工作或者房源等等。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。如果本领域技术人员，在不脱离本发明的精神所做的非实质性改变或改进，都应该属于本发明权利要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种求职与租房的数据处理方法，其特征在于，包括以下过程：
步骤S1，通过网络爬虫获取目标求职网站和租房网站的原始的房屋数据和工作数据；
步骤S2，将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分，并提取原始的房屋数据计算光照时间，获取处理后的房屋数据，提取用户终端认证用户审核通过的招租信息，将处理后的房屋数据和审核通过的招租信息结合获得精选房屋数据；
步骤S3，根据提供的求职简历数据，提取信息匹配数据，对原始的工作数据进行筛选，获取处理后的工作数据，提取用户终端认证企业审核通过的职位信息，将处理后的工作数据和审核通过的职位信息结合获取精选工作数据；
步骤S4，将精选房屋数据和精选工作数据存入数据库，同时用户终端普通用户上传求职信息和租房信息到数据库。
2.如权利要求1所述的求职与租房的数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分的具体过程为：（1）对房屋周围环境进行统计，将统计结果中重要信息通过SPSS软件分析，获得每项因子的权重；（2）提取原始房屋数据的地理位置信息，解析成经纬度的坐标点；通过高德地图API接入统计得到周围服务信息个数；服务信息个数分别与每项因子的权重相乘求和得到最终的房屋基础设施评分。
3.如权利要求2所述的求职与租房的数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，提取原始的房屋数据计算光照时间的具体过程为：在原始的房屋数据中提取房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距和地理位置信息，根据房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距建立遮挡角，进一步建立房屋楼层模型；根据地理位置信息解析经纬度的坐标点，并进一步获取光照模型；根据光照模型和房屋楼层模型计算光照时间。
4.如权利要求3所述的求职与租房的数据处理方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述用户终端认证企业审核通过的职位信息包括认证企业通过绑定GPS定位系统获取得到地址信息。
5.如权利要求4所述的求职与租房的数据处理方法，其特征在于，所述求职与租房的数据处理方法还包括以下过程：将数据库的信息上传到云服务器。
6.一种求职与租房的数据处理系统，其特征在于，包括：
数据抓取模块，用于通过网络爬虫获取目标求职网站和租房网站的原始的房屋数据和工作数据；
房屋数据处理模块，用于将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分，并提取原始的房屋数据计算光照时间，获取处理后的房屋数据，提取用户终端认证用户审核通过的招租信息，将处理后的房屋数据和审核通过的招租信息结合获得精选房屋数据；
工作数据处理模块，用于根据提供的求职简历数据，提取信息匹配数据，对原始的工作数据进行筛选，获取处理后的工作数据，提取用户终端认证企业审核通过的职位信息，将处理后的房屋数据和审核通过的职位信息结合获取精选工作数据；
数据存储模块，用于将精选房屋数据和精选工作数据存入数据库，同时用户终端普通用户上传求职信息和租房信息到数据库，筛选出符合要求的数据。
7.如权利要求6所述的求职与租房的数据处理系统，其特征在于，所述房屋数据处理模块中，将原始的房屋数据通过因子分析算法计算房屋基础设施评分的具体过程为：（1）对房屋周围环境进行统计，将统计结果中重要信息通过SPSS软件分析，获得每项因子的权重；（2）提取原始房屋数据的地理位置信息，解析成经纬度的坐标点；通过高德地图API接入统计得到周围服务信息个数；服务信息个数分别与每项因子的权重相乘求和得到最终的房屋基础设施评分。
8.如权利要求7所述的求职与租房的数据处理系统，其特征在于，所述房屋数据处理模块中，提取原始的房屋数据计算光照时间的具体过程为：在原始的房屋数据中提取房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距和地理位置信息，根据房屋楼层、向阳对面楼层、楼间距建立遮挡角，进一步建立房屋楼层模型；根据地理位置信息解析经纬度的坐标点，并进一步获取光照模型；根据光照模型和房屋楼层模型计算光照时间。
9.如权利要求8所述的求职与租房的数据处理系统，其特征在于，所述工作数据处理模块中，所述用户终端认证企业审核通过的职位信息包括认证企业通过绑定GPS定位系统获取得到地址信息。
10.如权利要求9所述的求职与租房的数据处理系统，其特征在于，所述求职与租房的数据处理系统还包括云服务器，将数据库的信息上传到云服务器。
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