虚假招聘信息检测数据集FakeJobPostingsDetection-blourdhuraju
数据来源：互联网公开数据
标签：招聘信息, 文本分类, 欺诈检测, 数据挖掘, 自然语言处理, 机器学习, 行业分析, 简历筛选
数据概述：
该数据集包含来自在线招聘平台的公开招聘信息，记录了招聘信息的相关文本内容和标注结果，用于识别和分析虚假招聘信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态招聘信息数据集使用。
地理范围：数据来源于全球范围内的招聘信息。
数据维度：包括“job_id”（招聘信息唯一标识）、“title”（职位标题）、“location”（工作地点）、“department”（部门）、“salary_range”（薪资范围）、“company_profile”（公司简介）、“description”（职位描述）、“requirements”（职位要求）、“benefits”（福利待遇）、“telecommuting”（是否远程办公）、“has_company_logo”（是否有公司Logo）、“has_questions”（是否有问题）、“employment_type”（雇佣类型）、“required_experience”（所需经验）、“required_education”（所需教育程度）、“industry”（行业）、“function”（职能）和“fraudulent”（是否为虚假招聘信息，0代表真实，1代表虚假）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fake_job_postings.csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于虚假招聘信息检测、文本分类、自然语言处理等领域的分析与研究。
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：适用于信息安全、文本挖掘和自然语言处理交叉领域的学术研究，如虚假信息识别、恶意文本分析等。
行业应用：为招聘平台、人力资源公司提供数据支持，可用于构建自动化的虚假招聘信息检测系统，提升招聘信息的真实性和安全性。
决策支持：支持企业招聘风险管理，帮助企业规避虚假招聘信息带来的潜在风险，优化招聘流程。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解文本分类、欺诈检测等技术。
此数据集特别适合用于探索虚假招聘信息的特征，构建高效的检测模型，从而提高招聘信息的质量，保护求职者的权益。
