简介和概述：
该项目基于使用机器学习算法和5大模型识别个人个性的基础。人的性格在他的个人和职业生活中起着重要作用。如今，许多组织也开始根据候选人的性格入围候选人，因为这提高了工作效率，因为该人正在以自己擅长的工作而不是被迫做的事情工作。
大五模型也称为五要素模型(FFM )， OCEAN模型是根据许多心理学理论于1980年代初期开发的。当将统计分析应用于人格调查数据时，一些词用来描述人，这些词准确地概括了人的总体字符或人格。
- 经验开放：它涉及各个方面，例如想象力，敏感性，专心性，对多样性的偏爱和好奇心。
- 尽职尽责：此特质用于描述人的谨慎和勤奋。品质描述了一个人的组织能力和效率。
- 外向性：这是描述最佳候选人如何与人互动的特质，即他/她的社交能力如何。
- 宜人性：这是根据慷慨，同情，合作和与人适应的能力来分析个人行为的一种素质。
- 神经质：此特征通常描述一个人情绪波动，并具有极强的表达能力。
提议：
在我们的项目中，我们尝试将使用KNN，CNN等ML算法的人格预测与Logistic回归相结合来预测一个人的性格，并使用术语频率算法来获得该人所擅长的技能。用户可以通过此模型或系统轻松地识别出他的个性和技术技能。
系统模块由用户模块和管理模块组成。
申请人将使用用户登录信息来检查其个性。用户尝试调查表查看结果。候选人需要通过填写简历表格来创建和提交自己的简历。 CV格式应相应地由系统指定。招聘公司将使用管理员登录名来检查候选人的个性和技术技能，管理员可以查看所有已注册候选人的详细信息。
管理员可以查看单个候选者的结果，这对于管理员来说很容易选择所需的候选者。成功上传简历后，结果页面上应聘者的详细信息包括姓名，年龄，地址，个性和他/她的主要招募技术技能，应聘者可以根据个性进行在线测试。问卷包含这5个特征中的每一个4个问题，分别给用户每个分数2的问题，总共有20个问题4个问题属于每个人格特征。此数据集中有700个数据集和300个测试集，每个属性的最高得分为8。根据用户对每个问题的回答，将特质标记分配给他。
技术栈：
- Python
- Django的
- 张量流
应用：
- 可用于预测一个人的性格，准确度为85.81％
- 用于根据其性格和技能向合适的候选人识别合适的候选人
- 可用于匹配婚姻状况