用于检测人口贩卖的半监督学习
机器学习
2017-06-01 v1 人工智能
摘要
人口贩卖是最残暴的罪行之一，也是执法部门面临的最具挑战性的问题之一，需要全球范围的关注。在本研究中，我们利用来自用于分类广告的网站“Backpage”的文本数据，来识别在线显现的潜在人口贩卖活动模式，并识别执法部门高度关注的广告。由于缺乏真实标签，我们依赖执法部门的一名人类分析师对一小部分抓取数据进行手工标注。我们扩展了现有的拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM），提出了 S3VM-R，通过添加一个正则化项来利用嵌入在我们特征空间中的外源信息，以利于手头任务。我们使用已标注和未标注数据训练所提出的方法，并在部分未标注数据（本文称为未见数据）上对其进行评估，并由我们的专家进一步验证。在已标注数据上，我们的方法与其他半监督和监督方法的比较结果表明，我们的学习器能有效识别执法部门高度关注的广告。
引用
@article{arxiv.1705.10786,
title = {Semi-Supervised Learning for Detecting Human Trafficking},
author = {Hamidreza Alvari and Paulo Shakarian and J. E. Kelly Snyder},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.10786},
year = {2017}
}