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基于机器学习与BERT的在线招聘欺诈检测系统（含完整代码及报告）.zip

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简介：
本资源提供一个结合了机器学习和BERT模型的在线招聘欺诈检测系统。附带详细文档、完整源码以及实验报告，方便用户快速理解和实现。 人工标记的数据耗费了大量的人力资源，这可能是国内首个关于虚假招聘的带标签数据集。初始数据集来源于58同城以及智联招聘爬虫抓取的信息。由于从智联招聘获取的有效虚假招聘信息数量较少，在已经收集了几万条信息之后，转向选择了58同城作为主要的数据来源。

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  • 基于机器学习与BERT的在线招聘欺诈检测系统（含完整代码及报告）.zip
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    本资源提供一个结合了机器学习和BERT模型的在线招聘欺诈检测系统。附带详细文档、完整源码以及实验报告，方便用户快速理解和实现。 人工标记的数据耗费了大量的人力资源，这可能是国内首个关于虚假招聘的带标签数据集。初始数据集来源于58同城以及智联招聘爬虫抓取的信息。由于从智联招聘获取的有效虚假招聘信息数量较少，在已经收集了几万条信息之后，转向选择了58同城作为主要的数据来源。
     
  • 基于机器学习的在线招聘欺诈检测系统
    优质
    本研究开发了一种基于机器学习算法的在线招聘欺诈检测系统，旨在识别和预防虚假招聘信息，保障求职者权益及维护网络环境的安全与健康。 现如今网络招聘的兴起表明企业越来越主动地拓展视野，积极寻找合适的人才。与此相协调的是，求职者在寻找职位时也不再局限于所在地区的公司。
     
  • 基于Python的机器学习在信用卡欺诈检测中的应用报告
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    本报告探讨了运用Python编程语言及其强大的数据科学库进行信用卡欺诈检测的机器学习方法。通过分析交易模式和行为特征，模型能够有效识别潜在的欺诈活动，从而为金融机构提供了一种提高安全性的工具。报告还讨论了模型选择、特征工程及评估策略等关键步骤，并提出了未来研究方向以进一步提升反欺诈系统的性能。 通过分析当前信用卡欺诈问题，本段落使用机器学习中的五种模型（决策树、K-近邻、逻辑回归、支持向量机、随机森林和XGBoost）对欺诈数据集进行检测，并对比评估这五种模型的性能（评价指标包括准确度、F1-score和混淆矩阵）。文章提供了详尽的解释与代码，使得读者可以轻松复现实验。适合人群：机器学习初级及中级学者以及需要完成期末作业的学生。 所需软件与材料： - PyCharm - creditcard.csv
     
  • 基于机器学习的APT检测完整代码
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    本项目提供了一套基于机器学习算法实现高级持续性威胁（APT）检测的完整代码库，适用于网络安全研究与实践。 通过机器学习方法可以训练多种模型来检测APT组织使用的恶意代码，并且由于采用了多样化的训练方式，其检测效果会更佳。本项目采用随机森林及不同的采样策略进行模型训练。详细设计见附带的md文件。
     
  • 基于JSP的在线招聘系统.zip
    优质
    本项目为一个基于JavaServer Pages (JSP)技术开发的在线招聘平台，旨在为企业和求职者提供便捷高效的互动交流与信息匹配服务。 基于JSP的网上招聘系统提供了一个全面且易于使用的平台，帮助企业高效地发布职位需求、筛选简历并管理整个招聘流程。该系统的功能涵盖了从职位发布到候选人评估的所有环节，并通过用户友好的界面优化了用户体验。 此外，此项目还特别注重安全性与可靠性，在确保数据安全的同时提供了稳定的性能表现。无论是中小企业还是大型企业集团，都可以利用这套系统来简化人力资源管理工作、提高工作效率并最终实现更佳的人才招募效果。
     
  • 基于机器学习与深度学习的自动音乐生成（含完整代码及报告）.rar
    优质
    本资源提供了一个集成了机器学习和深度学习技术的自动音乐生成系统，包括源代码、详细文档和实验报告。 软件的主要功能是在最少的人为干预下创作一首短曲并播放。现有的音乐生成器大多基于Simple RNN和谷歌开发的WaveNet模型实现，但由于这些模型的局限性，使用它们生成的音乐往往同质化严重、听感欠佳。为了改进这一问题，并提高生成音乐的质量，我们计划在软件的核心部分采用LSTM（长短期记忆网络）模型。
     
  • 金融反欺诈的机器学习项目班_ Python在金融欺诈中的应用_ Python金融实战_ 基于机器学习和Python的金融反欺诈
    优质
    本课程聚焦运用Python及机器学习技术解决金融领域面临的欺诈问题，涵盖数据分析、模型构建与评估等内容，助力学员掌握实用技能。 基于Python的金融反欺诈实战练习，附PPT讲解、源码及数据集。
     
  • 家庭暴力情绪检测系统的完整报告——基于Transformer的机器学习与深度学习课程设计报告
    优质
    本报告探讨了利用Transformer模型开发家庭暴力情绪检测系统的设计与实现，结合机器学习和深度学习技术，旨在有效识别并预防家庭暴力事件。 本项目旨在设计一系列课程（包括机器学习、人工智能及深度学习），并基于Transformer架构开发家庭暴力情绪检测系统，并撰写详细的系统报告。该报告将涵盖系统的开发背景、技术选择、实施过程、测试阶段以及最终总结等多方面的实战记录。 在数据集的选择上，我们采用了CMU-MOSI和IEMOCAP两个权威的数据来源，结合了包括Transformer架构及Adam优化器在内的多种深度学习算法和技术手段。通过这些先进的方法论，系统能够有效识别并分析用户输入的信息中的情感状态，并提供相应的预警机制以保护受害者的权益。 该系统的推出被视为解决家庭暴力问题的一项重要创新实践，在预防和减少暴力事件的发生方面具有显著作用，同时有助于促进社会的和谐与进步。
     
  • 利用机器学习进行信用卡欺诈检测（包含脱敏数据）.zip
    优质
    本项目运用机器学习技术开发信用卡欺诈检测系统，通过分析大规模脱敏交易记录，识别潜在的欺诈行为模式。 基于机器学习的信用卡欺诈检测内含脱敏数据.zip
     
  • QQ欺诈检测系统PHP源码1.0
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    QQ欺诈检测系统PHP源码1.0是一款专为保护用户免受网络诈骗设计的安全工具。通过分析和识别潜在的欺诈行为，该开源项目旨在帮助开发者增强其应用或网站的防护机制，确保用户的在线交流环境更加安全可靠。 安装教程： 1. 将数据库文件 install.sql 导入到数据库。 2. 修改 config.php 文件中的数据库配置信息。 3. 后台管理地址为 /admin/。 4. 默认的后台用户名和密码均为 admin。 注意：请确保没有包含欺诈性的 QQ 号码，并自行添加相关信息。