知识图谱与图神经网络打击人口贩卖

根据国际劳工组织估计，目前全球有超过2490万人成为人口贩卖的受害者。某机构利用机器学习技术分析互联网上每日发布的广告模式，帮助执法部门获取可操作情报。

技术挑战与知识图谱方案

互联网上每日发布的性服务广告超过30万条，其中大部分缺乏结构化数据。为了有效分析信息，需要筛选每条广告的文本，提取位置、发布日期、图片、社交媒体账号等关键信息。

Traffic Jam 采用知识图谱技术实现这一目标。知识图谱由实体（节点）组成，每个节点代表一条独立信息。例如，每条广告、广告位置、电话号码、发布日期均表示为独立节点。

知识图谱还以“边”的形式存储不同节点之间的关系。随着每日广告数量快速增长，系统使用的知识图谱已包含超过10亿条边，连接广告、电话号码、图片及其他实体。

图查询与可视化

某机构开发了基于ReactJS和D3的自定义用户界面，使调查人员能够可视化数据模式。基于知识图谱的架构让调查人员在分析时可查询的信息量比以前增加了四倍，从而更容易发现人口贩卖网络中成员可能使用过的真实电话号码或其他识别信息。

深度图学习与图神经网络

某机构的学者团队专注于推动知识图谱上的高效、可扩展深度学习创新。团队开发了 深度图库 (DGL)——一个易于使用、高性能且可扩展的Python包，用于图上的深度学习。DGL是一个框架，允许开发者编程一类称为图神经网络的机器学习模型。DGL补充了现有的基于张量的框架，以支持日益发展的深度图学习领域。

图神经网络用于对比不同节点之间的信息，并揭示有价值的洞察，例如某条广告是否具有与有组织犯罪团伙发布的广告相似的特征。

关键技术挑战

深度图学习领域有三个特别适合创新的方向：

1. 模型表达：确定在深度图学习中表达机器学习模型的最佳方式，包括正确的模型和最合适的抽象层级。
2. 分布式训练：图神经网络训练需要不规则的内存访问，且计算密集。对于包含数十亿数据点的知识图谱，必须开发高效、可扩展的分布式图神经网络训练方法。
3. 知识图谱嵌入计算：将图的实体和底层关系以向量形式嵌入到d维空间中。这使系统能够比较不同的广告网络，每个网络表示为一个子图。

实际应用效果

2019年，该系统被用于识别并解救了约3800名性贩卖受害者。某机构的首席执行官表示：“与某服务商知识图谱的集成改变了游戏规则。使用知识图谱和相关子图，我们现在能够捕获比以前多四倍的信息。更重要的是，即使在有新信息进入时，我们也能够实时分析数据并识别潜在的犯罪团伙。”

基于知识图谱和图神经网络的新功能目前处于测试阶段，即将向用户正式发布。FINISHED