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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Taghiyev Ilkin (대전대학교 정보보안학과) 이재흥 (대전대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제12권 제2호
발행연도
2023.3
수록면
36 - 41 (6page)

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지원자 추적 시스템의 등장으로 온라인 채용이 활성화되면서 채용 사기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 이 연구는 온라인 채용 환경에서 채용 사기를 탐지할 수 있는 신뢰할 수 있는 모델을 개발하여 비용 손실을 줄이고 개인 사생활 보호를 강화하고자 한다. 이 연구의 주요 기여는 데이터를 탐색적으로 분석하여 얻은 통찰력을 활용하여 어떤 채용 정보가 사기인지, 아니면 합법적인지를 구분할 수 있는 자동화된 방법론을 제공하는데 있다. 캐글에서 제공하는 채용 사기 데이터 집합인 EMSCAD를 사용하여 다양한 단일 분류기 및 앙상블 분류기 기반 머신러닝 모델을 훈련하고 평가하였으며, 그 결과로 앙상블 분류기인 랜덤 포레스트 분류기가 정확도 98.67%, F1 점수 0.81로 가장 좋은 결과를 보이는 것을 알 수 있었다.
#지원자 추적 시스템 #채용 사기 #머신 러닝 #앙상블 접근법 #자연어 처리 #ATS #Recruitment Fraud #Machine Learning #Ensemble Approach #NLP

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