論文の概要: Detecting Fake Job Postings Using Bidirectional LSTM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02019v1
- Date: Mon, 3 Apr 2023 20:05:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 14:33:03.976463
- Title: Detecting Fake Job Postings Using Bidirectional LSTM
- Title（参考訳）: 双方向LSTMによる偽職投稿の検出
- Authors: Aravind Sasidharan Pillai
- Abstract要約: 本研究は、偽の求人広告を特定するために、双方向長短期記憶(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)モデルを用いる。
提案したモデルは、0.91ROC AUCスコアと98.71%の精度で優れた性能を示す。
この研究の成果は、偽の求人投稿の拡散に対抗できる堅牢で自動化されたツールの開発に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Fake job postings have become prevalent in the online job market, posing
significant challenges to job seekers and employers. Despite the growing need
to address this problem, there is limited research that leverages deep learning
techniques for the detection of fraudulent job advertisements. This study aims
to fill the gap by employing a Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM)
model to identify fake job advertisements. Our approach considers both numeric
and text features, effectively capturing the underlying patterns and
relationships within the data. The proposed model demonstrates a superior
performance, achieving a 0.91 ROC AUC score and a 98.71% accuracy rate,
indicating its potential for practical applications in the online job market.
The findings of this research contribute to the development of robust,
automated tools that can help combat the proliferation of fake job postings and
improve the overall integrity of the job search process. Moreover, we discuss
challenges, future research directions, and ethical considerations related to
our approach, aiming to inspire further exploration and development of
practical solutions to combat online job fraud.
- Abstract（参考訳）: 偽の求人広告がオンライン求人市場に広まり、求職者と雇用者にとって大きな課題となっている。
この問題に対処する必要性が高まっているにもかかわらず、不正な求人広告の検出にディープラーニング技術を活用する研究は限られている。
本研究では,双方向長短期記憶(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)モデルを用いて,偽の求人広告を識別することによってギャップを埋めることを目的とする。
提案手法は数値的特徴とテキスト的特徴の両方を考慮し,データ内のパターンや関係を効果的に把握する。
提案モデルはより優れた性能を示し,オンライン求人市場における実用的応用の可能性を示し,0.91LOC AUCスコアと98.71%の精度で達成した。
この研究の成果は、偽の求人の拡散に対処し、ジョブ検索プロセスの全体的な完全性を改善する、堅牢で自動化されたツールの開発に寄与する。
さらに,本手法に関する課題,今後の研究方向,倫理的考察について論じ,オンラインジョブ詐欺と戦うための実践的ソリューションのさらなる探求と開発をめざす。
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