Semi-automated knowledge discovery: identifying and profiling human trafficking

Poelmans J., Kuznetsov S. O., Ignatov D. I., Elzinga P.

International Journal of General Systems. 2012. Vol. 41. No. 8. P. 774-804.

Язык: английский

 Полный текст

Текст на другом сайте

We propose an iterative and human-centred knowledge discovery methodology based on formal concept analysis. The proposed approach recognizes the important role of the domain expert in mining real-world enterprise applications and makes use of specific domain knowledge, including human intelligence and domain-specific constraints. Our approach was empirically validated at the Amsterdam-Amstelland police to identify suspects and victims of human trafficking in 266,157 suspicious activity reports. Based on guidelines of the Attorney Generals of the Netherlands, we first defined multiple early warning indicators that were used to index the police reports. Using concept lattices, we revealed numerous unknown human trafficking and loverboy suspects. Indepth investigation by the police resulted in a confirmation of their involvement in illegal activities resulting in actual arrestments been made. Our human-centred approach was embedded into operational policing practice and is now successfully used on a daily basis to cope with the vastly growing amount of unstructured information.

Похожие публикации:

  • Статья
    Мезавцов М. А.
    Черные дыры в Российском законодательстве. 2009. № 2. С. 95-99.

    Предлагаемая читателю статья касается актуальных законодательных и криминологических проблем борьбы с торговлей людьми. Автор исследует основные тенденции в законодательстве, связанном с рабством, трансформации использования рабского труда от законной экономической деятельности в преступную деятельность, здесь также дано краткое описание рабства и торговли людьми как социального явления. Основные вопросы, рассмотренные в статье, относятся к российскому законодательству, направленному на противодействие торговле людьми и рабству, его проблемам и изменениям, также рассмотрено соотношение российского уголовного права по торговле людьми (ст. ст. 1271, 1272 УК РФ) и соответствующих положений российского гражданского права (купля-продажа, мена и т. д.). Заключительная часть статьи посвящена примерам законодательных норм государств – лидеров в борьбе с торговлей людьми (таких как США и страны Европейского Союза), также в заключительной части содержится оценка текущего состояния российского законодательства, направленного на борьбу с торговлей людьми, его ожидаемой эффективности.

  • Глава
    In bk.: International Conference on Educational Data Mining (EDM) 2011. Proceedings of the 4th International Conference on Educational Data Mining. Eindhoven, 6-8 July, 2011. Eindhoven: Eindhoven University of Technology, 2011. P. 229-234.

    The aim of this paper is to present a case study in the analysis of university applications to the Higher School of Economics (U-HSE), Moscow. Our approach uses lattice-based taxonomies of entrants’ decisions about undergraduate programmes. These taxonomies were built by means of Formal Concept Analysis (FCA). FCA is a well-known algebraic technique for objectattribute data analysis. Admission data as well as formalised survey data were used to reveal possibly significant factors of entrants’ decisions. In this paper we argued that institutional characteristics of the admission process are highly correlated with entrants’ choice. The obtained results are helpful to the university to correct the structure and positioning of its undergraduate programmes.

  • Книга
    Под науч. редакцией: F. Domenach, D. I. Ignatov, J. Poelmans.
    Iss. 876. Leuven: Katholieke Universiteit Leuven, 2011.

    This book constitutes the second part of the refereed proceedings of the 10th International Conference on Formal Concept Analysis, ICFCA 2012, held in Leuven, Belgium in May 2012. The topics covered in this volume range from recent advances in machine learning and data mining; mining terrorist networks and revealing criminals; concept-based process mining; to scalability issues in FCA and rough sets.