知识图谱技术打击人口贩运实战解析

国际劳工组织估计，目前全球有超过2490万人是人口贩运的受害者，其中近20%遭受性剥削。某分析机构利用机器学习技术分析网络上的性服务广告模式，为执法机构提供可行见解，帮助提高定罪率。

技术实现方案

识别有组织犯罪网络发布的广告具有挑战性：首先，大多数互联网广告缺乏结构化数据；其次，每天有数百万条性服务广告发布，其中大多数是自愿提供服务者发布的。Traffic Jam系统专注于发现被迫从事该行业的人口贩运受害者。

Traffic Jam使用知识图谱实现这一目标。知识图谱由实体或节点组成，每个节点代表一个独立的信息单元。在Traffic Jam中，每个广告都被表示为一个独立节点，广告位置、电话号码和发布月份等其他标准也是如此。

知识图谱还以边的形式存储这些不同节点之间的关系。随着每天新增广告数量的快速增长，Traffic Jam使用的知识图谱包含超过10亿条边，连接广告、电话号码、图像和其他实体。

图神经网络在近年来得到广泛应用，因为数据科学家不再仅仅开发用于2D信号（如图像）和3D信号（如视频）的深度学习模型，而是开始学习图中嵌入的结构化相关数据。

某分析机构等组织使用GNN对比不同节点之间的信息，并发现有趣的见解，例如某个广告是否具有与有组织犯罪集团发布的广告相同的特征。

在深度图学习领域存在三个特别需要创新的领域：

执法官员使用Traffic Jam寻找人口贩运受害者并瓦解有组织犯罪集团。仅2019年，Traffic Jam就被用于识别和救援约3800名性贩运受害者。

通过知识图谱和相关子图，系统现在能够捕获比以前多四倍的信息。更重要的是，即使在新信息不断涌入的情况下，系统也能实时分析数据并识别潜在的犯罪集团。