利用阿拉伯语推文理解毒品销售行为
计算机与社会
2019-11-05 v1 机器学习
社会与信息网络
摘要
Twitter 是阿拉伯地区流行的电子商务平台，包括非法商品与服务的销售。社交媒体平台为挖掘有关非法药物、药物制剂以及无处方销售的合法处方药（即非法销售）的行为信息提供了多重机会。被视为公共卫生风险的非法药物、合法药物仿冒品以及无处方合法药物的销售，是一个普遍存在的问题，并在社交媒体中反映且受其助长。Twitter 为监测合法与非法药物销售提供了关键资源，以支撑保护患者安全这一更大目标。我们使用阿拉伯语关键词收集数据集，随后用四种机器学习分类器对数据分类。基于各自结果比较，我们评估了每个分类器在预测社交媒体上药物可得性程度的两个重要考量上的准确性：销售药物的提及，以及所广告药物的合法/非法性。在预测销售药物的推文方面，支持向量机取得了最高准确率（96%），而在预测所广告药物合法性方面，朴素贝叶斯分类器取得了最高准确率（85%）。
引用
@article{arxiv.1911.01275,
title = {Using Arabic Tweets to Understand Drug Selling Behaviors},
author = {Wesam Alruwaili and Bradley Protano and Tejasvi Sirigiriraju and Hamed Alhoori},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.01275},
year = {2019}
}