摘要为了减轻互联网上欺骗性的就业招标的扩散，在这项学术工作的范围内放置了采用基于机器学习的分类方法的复杂自动化工具。各种分类器都被部署以审查在线帖子以获取欺诈性就业机会，并且这些分类器的结果是系统并列以确定用于检测虚假工作清单的最有效模型的。这种方法促进了从大量在线提交的大量提交中的伪造工作职位的识别和随后消除。调查包括分类器的两个主要类别：单个分类器和合奏分类器，都可以辨别欺骗性的工作发布。尽管如此，经验发现明确地肯定，合奏分类器在与奇异的对应物相比相比在辨别骗局中表现出较高的功效。技术景观已经升到了梯队的增强，并迎来了一个范式，其中公司通过在线方法论从事招聘人员的招聘。这不仅加快了为企业收购必要的人员，而且在成本效益方面也很好。虚拟扩展促进了个人在获得与其资格和期望的职业领域相称的就业方面的促进个人。但是，这些已发布的工作机会的真实性仍然笼罩着，对求职者构成了固有的挑战。1。互联网广阔的广阔发帖，但在响应这种困境，我们提供了一种精心制作的开创性软件，以预测工作职位的真实性，在真实和虚假清单之间辨别。启动机器学习的领域，我们的创新系统（恰当地命名为“伪造职位预测”）利用了强大的随机森林分类器。这种复杂的算法在产生精确结果方面具有值得称赞的效率，相对于其前辈的精度为98％。认识到学生或求职者在网上就业机会迷宫中所面临的危险，我们的系统成为防止不知不觉地提交欺诈性工作职位的保护灯塔。潜在欺骗的实例，例如对申请费的征集或借鉴货币交易的诺言，通过我们框架的敏锐能力进行了预先避免的，从而使用户免于捕食捕食者陷入骗局。关键字：假职位，随机森林分类器，机器学习，合法工作，决策树，在线招聘，合奏方法。在当代环境中介绍，确保有酬就业已成为一个巨大的挑战。与任何访谈进行的先决条件，准候选人必须浏览复杂的工作申请和注册过程。关键初步步幅必须使自己的工作应用与根据有抱负者选择的专业领域量身定制的公司规定的要求。