Застосування методів машинного навчання для передбачення справжніх та підроблених оголошень на роботу - Ханас , Михайло-Юрій Романович (Національний університет “Львівська політехніка”, 2023)
Робота виконана студентом групи КНСШ-21 Ханасом Михайлом-Юрієм Романовичем. Тема «Застосування методів машинного навчання для передбачення справжніх та підроблених оголошень на роботу». Робота направлена на здобуття ступеня магістр за освітньо-професійною програмою другого рівня вищої освіти "Системи штучного інтелекту" за спеціальністю «Комп’ютерні науки». Метою магістерської кваліфікаційної роботи є створення та розробка реалізація системи, яка швидко обробить оголошення на роботу і виявить підроблені вакансій і диференціацією їх від реальних. Об’єктом дослідження є процес прогнозування чи оголошення є фейковим чи справжнім. В результаті виконання дипломної роботи було досліджено багато класифікаторів для передбачення справжніх та підроблених оголошень на роботу. На основі цих досліджень було побудовано систему, яка виявляє підроблені вакансій і диференціацією їх від реальних. Загальний обсяг роботи: 66 сторінок, 29 рисунків, 34 посилання. The work was carried out by the student of the KNSH-21 group, Khanas Mykhailo-Yuriy Romanovych. The topic is "Application of Machine Learning Methods for Predicting Genuine and Fake Job Postings." The work is aimed at obtaining a master's degree in the second-level higher education program "Artificial Intelligence Systems" with a specialization in "Computer Science." The objective of the master's thesis is to create and develop an implementation of a system that quickly processes job postings and identifies fake vacancies by differentiating them from real ones. The research object is the process of predicting whether a job posting is fake or genuine. As a result of the diploma work, various classifiers were studied for predicting genuine and fake job postings. Based on these studies, a system was built that detects fake vacancies and differentiates them from real ones. General scope of work: 66 pages, 29 figures, 34 references.
Application of Machine Learning Methods for Predicting Genuine and Fake Job Postings
Keywords: методи машинного навчання, частотний аналіз тексту, класифікатори, підроблені вакансії, machine learning methods, text frequency analysis, classifiers, fake job postings