58招聘是在线招聘行业的领导者，每年帮助几亿用户在线快捷高效地找到满意的工...

Question

58招聘是在线招聘行业的领导者，每年帮助几亿用户在线快捷高效地找到满意的工作、帮助千万公司招到满意的人才。在线招聘系统每天要处理超过5千万招聘职位帖子，超过4亿次的招聘用户请求，超过200亿次的职位展示。
为了提高用户招聘体验质量和招聘的安全性，在线招聘系统在将招聘帖子展现给用户之前，会调用质量识别子系统对每一个候选帖子做质量识别，并过滤低质量招聘帖子。质量识别子系统需要实时将帖子归类成“低质量招聘贴"和”正常招聘贴”。
现在需要您应用机器学习算法，使用帖子质量数据集创建模型，并将模型集成到在线质量识别系统中，提升低质量帖子识别率。请详述您的建模和应用方案。

* 说明:
1. 帖子质量数据集描述如下：

   （1）单条样本：{帖子描述，质量标签，时间}。其中 

        质量标签 ：低质量 | 正常, 

        时间：2019/10/1 | 2019/10/2 | 2019/10/3 | 2019/10/4 | 2019/10/5 | 2019/10/6 | 2019/10/7 | 2019/10/8
    (2) 数据集中单条样本中“帖子描述”不超过1024字节，假定每日的样本数据数量相同。

2. 招聘贴子的“帖子描述"如下：
标题: Java程序员
薪资: 20000元/月
福利: 五险一金|房补|话补
人数: 2000人
学历: 不限
工作地点: 北京市朝阳区亚运村XX号
网站:
公司名称: Java程序员培训中心
电话: 
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