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基于机器学习的在线招聘欺诈检测系统

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简介：
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。

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  • 基于机器学习的在线招聘欺诈检测系统
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    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
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于Java的在线招聘系统
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    本项目为一个基于Java技术开发的在线招聘平台，旨在连接求职者与企业，提供简历投递、职位发布及在线沟通等功能。 大学生招聘网遵循软件开发的设计原则，采用浏览器/服务器（B/S）体系结构。为了满足系统响应快速、操作便捷以及易于维护的要求，在软件架构上采用了三层体系结构：界面层UI、业务逻辑层BLL、数据访问层DAL；在设计实现方面，则分为前端视图层和后台应用层。从整体体系结构来看，我们选择了.NET技术框架，并使用C#语言进行开发。 .NET是微软推出的新一代技术平台，旨在构建高效互联的企业级应用程序，这些系统基于标准协议、互联互通且适应变化，同时具备稳定性和高性能的特点。.NET 应用程序运行在 .NET Framework 之上，在架构上分为界面层UI、业务逻辑层BLL和数据访问层DAL三层结构。
     
  • 基于Python Flask和Docker的欺诈检测Web服务：在AWS EC2上部署机器学习模型
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    本项目构建了一个利用Python Flask框架与Docker容器技术的Web应用，旨在于AWS EC2实例中部署并运行一个有效的欺诈检测机器学习模型。 欺诈检测Web服务使用Python, Flask, Docker 和 AWS EC2 将机器学习模型作为Web服务提供。以下是操作步骤： 1. 使用信用卡欺诈检测功能入门（参见相关Kaggle链接）。 2. 运行 `python fraud_detection.py` 生成 pkl 文件，这是您的机器学习模型保存为对象的格式。 3. 使用 `app.py` 将推理逻辑包装在 Flask 服务器中，以将模型作为 REST Web服务提供。 4. 执行命令 `python app.py` 来运行 Flask 应用程序。 5. 在浏览器中访问 URL `0.0.0.0:80`，会显示 Hello World! 消息。 6. 根据需要更改端口号。 7. 接下来，在终端中输入以下命令来查询 Flask 服务器： - 运行 `docker build -t deploy-model` 来使用 Dockerfile 构建 docker 镜像 - 运行 `docker run -p 80:80 deploy-model` 使用 Docker 运行应用
     
  • 信用卡欺诈检测中的机器学习(预测模型)数据集
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    本数据集专注于信用卡欺诈检测，通过构建多种机器学习预测模型，旨在提升识别和预防金融交易中欺诈行为的能力。 信用卡欺诈检测数据集是机器学习和数据分析领域广泛使用的一个公开资源，旨在支持研究人员与开发者构建及优化反欺诈模型。该数据集基于欧洲持卡人2013年9月两天内的交易记录，共包含284,807笔交易信息，其中标记为欺诈的有492笔，占比仅为0.17%。为了保护用户隐私，所有特征经过了匿名化处理。除了“时间”和“交易金额”，其余的28个特征（V1至V28）是通过主成分分析(PCA)进行降维所得，虽然这些特征无法直接解释其含义，但为模型训练提供了丰富的信息。“Class”变量用于区分正常交易（0）与欺诈交易（1）。该数据集的一个显著特点是严重的数据不平衡：欺诈交易仅占总交易量的0.17%。这种失衡给模型训练带来了挑战，因为传统的分类算法可能会偏向于多数类（即正常交易），从而影响少数类（如欺诈交易）的识别能力。因此，在处理这类问题时，研究者通常会采用过采样技术（例如SMOTE）或欠采样等方法来平衡数据集。 该数据集被广泛应用于多种机器学习模型的训练和评估中，包括逻辑回归、随机森林、支持向量机及神经网络等。通过这些模型的应用，研究人员可以开发出高效的反欺诈检测系统。
     
  • IEEE-CIS欺诈检测
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    IEEE-CIS欺诈检测项目是国际电气与电子工程师协会计算机学会发起的数据科学竞赛，旨在利用先进的数据分析技术识别金融交易中的欺诈行为。参赛者通过分析大量匿名银行数据集来构建模型，以提高对潜在欺诈活动的预测能力。此挑战促进了机器学习和人工智能领域的发展，并为全球的研究人员提供了实践平台。 该存储库包含了对IEEE-CIS欺诈检测数据集的深入探索性数据分析（EDA）。比赛的目标是一个二元分类问题——即我们的目标变量为一个二进制属性（用户是否进行点击欺诈？），我们需要尽可能准确地将用户归类为“欺诈”或“非欺诈”。 在本存储库中，您可以找到以下内容： - EDA.ipynb：包含深入分析的Jupyter笔记本 - util_data_cleaning.py：包含大量数据清理功能的Python文件。 - util_reporting.py：包含多种可视化和报告功能的Python文件。 - util_feature_engineering.py：包含大量数据准备与整理功能的Python文件。 您可以查看我的Kaggle内核，以了解如何简化EDA流程。
     
  • 基于Java Web的在线招聘系统
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    本项目是一款基于Java Web技术开发的在线招聘平台，旨在为求职者与企业之间搭建高效沟通桥梁。通过该系统，用户可以便捷地发布职位、投递简历及管理招聘信息。 基于Java Web的网上招聘系统采用Struts2、Hibernate和Spring框架，并使用SQL Server作为数据库。该系统可以作为毕业设计项目。