基于机器学习算法的招聘网薪资预测产品系统

为应届毕业生及转行求职者提供基于技能和经验的精准薪资参考，减少因信息不对称导致的求职决策失误；通过可视化分析展示学历、城市区位、技术栈等因素对薪资的具体影响权重，为高校人才培养方案的调整及职业培训机构的课程设置提供数据支持；为中小企业提供市场薪酬水平参考，辅助其构建科学合理的薪酬体系，降低人才流失率。

探索集成学习算法在处理高维、稀疏招聘数据时的适用性，特别是针对"职位描述"等非结构化文本特征，研究文本特征工程的优化方法，为薪资预测领域的算法改进提供实证依据。同时，通过SHAP（SHapley Additive exPlanations）解释框架，增强黑盒模型的可解释性，为可解释人工智能（XAI）在人力资源领域的应用提供新思路

（1）数据预处理：基于约42,000条拉勾网职位记录，进行数据清洗与规范化。重点处理薪资字段（提取下限、上限、中值）、应聘条件（提取经验和学历要求）、以及文本字段（岗位名称、公司业务、福利待遇）的分词与去噪。采用正则表达式与规则引擎相结合的方式，解决字段不规范问题；对关键字段（薪资、经验）缺失的记录进行删除，其他字段采用众数或合理值填充；通过IQR（四分位距）方法识别并处理薪资异常值。
（2）特征工程：构建四类特征体系。基础结构化特征包括地理位置（城市等级编码、区域经济发展水平）、经验特征（min_exp、max_exp、avg_exp）、学历特征（有序编码）；文本语义特征通过Jieba分词和关键词匹配提取岗位技术栈、行业领域和福利标签；特征选择采用随机森林评估特征重要性，去除贡献度