欺诈工作招聘检测数据集JobFraudDetectionDataset-subhajournal
数据来源：互联网公开数据
标签：招聘欺诈，数据集，机器学习，数据分析，网络安全，欺诈检测，人力资源，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自互联网公开招聘平台的数据，记录了各类招聘信息及其真实性标注。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的在线招聘平台，包括中国，美国，欧洲等。
数据维度：数据集包括招聘信息的关键特征，如职位描述，公司信息，薪资范围，工作地点，联系方式，发布时间，真实性标签（是否为欺诈信息）等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开的招聘平台和反欺诈研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于招聘欺诈检测，网络安全研究及机器学习模型训练等领域的应用，特别是在欺诈识别，虚假信息检测等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于招聘欺诈检测，虚假信息传播机制等研究，如招聘欺诈的模式分析，欺诈手段识别等。
行业应用：可以为人力资源行业，招聘平台提供数据支持，特别是在欺诈信息过滤，招聘安全保障方面。
决策支持：支持招聘信息的真实性验证和风险评估，帮助企业和求职者避免欺诈陷阱。
教育和培训：作为数据科学，网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术和方法。
此数据集特别适合用于探索招聘欺诈的规律与趋势，帮助用户实现高效的欺诈检测，提高招聘信息的可信度，保障求职者的权益和招聘平台的声誉。
