基于自动化多模态学习的假广告检测：越南房地产数据的案例研究
机器学习
2025-01-22 v1 人工智能
摘要
电子商务的流行导致假广告的出现，这些广告会将用户暴露于金融和数据风险之中，同时损害电子商务平台的声誉。因此，检测和移除此类假广告对于电子商务网站的成功至关重要。本文提出FADAML—a新型端到端机器学习系统，用于检测和过滤假线上广告。我们的系统结合了多模态机器学习和自动化机器学习技术，以实现高检测率。作为案例研究，我们将FADAML应用于检测越南流行房地产网站上的假广告。我们的实验表明，我们可以实现91.5%的检测准确率，这显著优于三种不同的先进假新闻检测系统。
引用
@article{arxiv.2501.10848,
title = {Fake Advertisements Detection Using Automated Multimodal Learning: A Case Study for Vietnamese Real Estate Data},
author = {Duy Nguyen and Trung T. Nguyen and Cuong V. Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.10848},
year = {2025}
}