工程和技术，海得拉巴摘要在线工作平台的扩散已经引起了欺诈性职位发布的增加，给求职者带来了重大风险，并破坏了就业市场的信誉。本研究论文旨在通过利用机器学习技术来解决假职位识别的紧迫问题。主要目标是开发一种能够准确区分真实和欺骗性的招聘广告的强大自动化工具。所提出的方法利用一系列机器学习算法，结合了监督的学习技术和自然语言处理方法，分析和分类职位发布。通过将单个分类器和集成分类器的集成，系统评估和比较结果，有效地检测了网络上的欺诈性工作发布。这项研究强调了对积极主动方法的需求，并承认了骗子采用的动态策略。强调了机器学习模型的连续改进和适应，以领先于不断发展的欺诈策略。最终，这项研究有助于建立更安全的在线工作市场，促进求职者之间的信任，并减轻与欺骗性职位发布有关的财务和情感风险。关键字：机器学习，监督学习，单个分类器，合奏分类器，自然语言处理1。引言在线工作平台的快速扩展为求职者提供了大大增加的机会，为专业发展提供了各种各样的途径。但是，这种增长也引起了一个普遍的问题 - 假职位发布的普遍流行。这些欺骗性的广告不仅使求职者的财务安全处于危险之中，而且对就业市场的整体可靠性和可信赖性构成了严重威胁。应对有效解决方案的迫切需要，本文旨在通过应用机器学习技术来解决伪造职位的问题。随着骗子在数字景观中采用越来越复杂的策略，我们的重点不仅仅是发现了一个动态系统，该动态系统能够适应欺诈性工作清单背后使用的人使用的策略。该项目的主要目标是使用机器学习算法开发强大的自动化工具