Fake Advertisements Detection Using Automated Multimodal Learning: A Case Study for Vietnamese Real Estate Data

📄 arXiv: 2501.10848v1 📥 PDF

作者: Duy Nguyen, Trung T. Nguyen, Cuong V. Nguyen

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-01-18

💡 一句话要点

提出FADAML以解决越南房地产虚假广告检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 虚假广告检测 多模态学习 自动化学习 机器学习系统 电子商务安全

📋 核心要点

  1. 现有虚假广告检测方法在准确性和效率上存在不足，难以满足电子商务平台的需求。
  2. FADAML系统通过结合多模态学习和自动化学习技术，提供了一种高效的虚假广告检测解决方案。
  3. 实验结果显示，FADAML在越南房地产网站的虚假广告检测中达到了91.5%的准确率，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

随着电子商务的普及，虚假广告的出现使用户面临财务和数据风险，同时损害了电子商务平台的声誉。因此，检测和删除这些虚假广告对电子商务网站的成功至关重要。本文提出了一种新颖的端到端机器学习系统FADAML，用于检测和过滤虚假在线广告。该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应用于越南流行房地产网站的虚假广告检测。实验结果表明，我们的检测准确率达到了91.5%，显著优于三种不同的先进虚假新闻检测系统。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决电子商务平台上虚假广告的检测问题。现有方法在准确性和处理速度上存在不足，无法有效应对日益增长的虚假广告数量。

核心思路：FADAML系统通过整合多模态机器学习和自动化机器学习的优势，设计了一种端到端的检测框架，以提高虚假广告的检测率和效率。

技术框架：FADAML的整体架构包括数据预处理、特征提取、模型训练和检测四个主要模块。数据预处理阶段负责清洗和标准化输入数据，特征提取阶段利用多模态学习技术提取文本和图像特征，模型训练阶段采用自动化学习方法优化模型参数，最后在检测阶段进行虚假广告的识别和过滤。

关键创新：FADAML的主要创新在于其将多模态学习与自动化学习相结合，形成了一种新的检测机制。这种设计使得系统能够更全面地理解广告内容，从而提高检测的准确性。

关键设计：在模型设计中，FADAML采用了多层神经网络结构，结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）以处理不同类型的数据。此外，损失函数的选择和超参数的优化也经过精心设计，以确保模型的最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FADAML在越南房地产网站的虚假广告检测中取得了91.5%的准确率，显著优于三种现有的先进虚假新闻检测系统，展示了其在实际应用中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电子商务平台、房地产网站及其他在线广告服务。通过有效检测虚假广告，FADAML能够帮助平台保护用户利益，提升用户信任度，进而促进电子商务的健康发展。未来，该技术还可以扩展到其他领域，如社交媒体和新闻网站的虚假信息检测。

📄 摘要（原文）

The popularity of e-commerce has given rise to fake advertisements that can expose users to financial and data risks while damaging the reputation of these e-commerce platforms. For these reasons, detecting and removing such fake advertisements are important for the success of e-commerce websites. In this paper, we propose FADAML, a novel end-to-end machine learning system to detect and filter out fake online advertisements. Our system combines techniques in multimodal machine learning and automated machine learning to achieve a high detection rate. As a case study, we apply FADAML to detect fake advertisements on popular Vietnamese real estate websites. Our experiments show that we can achieve 91.5% detection accuracy, which significantly outperforms three different state-of-the-art fake news detection systems.