大家好！今天咱们来聊聊如何用Python创建一个既简单又实用的实习推荐系统。这个系统结合了AI助手的功能，可以根据你的技能、兴趣以及目标职位帮你匹配适合的实习岗位。
首先，我们需要准备一些数据。假设我们有一个CSV文件叫做`internships.csv`，里面包含了各种实习岗位的信息，比如公司名称、职位描述、技能需求等。我们可以用Pandas库来加载这些数据。
import pandas as pd
# 加载实习数据
internships = pd.read_csv('internships.csv')
print(internships.head())
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接下来，我们要构建一个基本的推荐逻辑。这里我们可以使用基于关键词匹配的方法，也就是看求职者的简历与每个实习岗位描述之间的相似度。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 创建TF-IDF向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
# 对所有实习描述进行向量化
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(internships['description'])
# 定义一个函数用于推荐
def recommend_internship(resume):
resume_vector = vectorizer.transform([resume])
cosine_sim = (tfidf_matrix * resume_vector.T).toarray()
best_match_index = cosine_sim.argmax()
return internships.iloc[best_match_index]
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现在，我们可以模拟用户输入简历信息并获取推荐结果啦！
user_resume = "擅长Python编程，熟悉数据分析"
recommended = recommend_internship(user_resume)
print("推荐的实习岗位是：")
print(recommended)
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是不是超酷？不过这只是一个非常基础的版本。如果你想让这个系统更强大，可以加入更多的功能，比如根据地理位置筛选、按薪资排序等等。
好了，这就是今天的分享啦！希望你能动手试试这个小项目，感受一下用Python和AI技术解决问题的乐趣。记得多实践，多探索哦！