虚假招聘信息检测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：招聘信息,虚假信息检测,机器学习,数据不平衡,缺失值处理,分类模型,集成学习,行业合规
数据概述
本数据集用于区分真实的招聘信息和虚假的招聘信息，旨在帮助识别网络上潜在的欺诈行为。数据集包含数万个招聘信息样本，涵盖了在线招聘平台上的职位描述、公司信息、职位要求等关键字段。数据具有显著的类别不平衡问题，即虚假招聘信息样本数量远少于真实招聘信息样本，同时数据中存在部分缺失字段，这对模型训练提出了较高的挑战。 数据字段包括但不限于：
- 职位名称：描述岗位的具体名称。
- 公司名称：招聘公司的名称。
- 岗位要求：对求职者技能、经验的要求。
- 公司行业：公司所属的行业类别。
- 薪资范围：职位提供的薪资信息。
- 职位描述：详细的岗位职责描述。
- 标签：标明该招聘信息为真实或虚假（0代表真实，1代表虚假）。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 虚假信息检测：帮助招聘平台和求职者识别虚假招聘信息，保护求职者的权益，减少欺诈风险。
2. 机器学习研究：提供一个具有挑战性的数据集，用于研究数据不平衡和缺失值处理等问题，尤其是在集成学习和分类模型的优化方面。
3. 行业合规：支持相关机构制定更有效的监管政策，确保招聘市场的透明度和安全性。
4. 教育与培训：可用于教学和研究，帮助学生和研究人员了解虚假信息检测的原理和技术实现。
通过该数据集，研究人员和从业者可以开发更高效的算法，提升虚假招聘信息的检测准确率，从而为招聘市场提供更安全的环境。
