基于特征选择的垃圾短信过滤研究
基于机器学习的垃圾短信过滤与识别系统设计
基于机器学习的垃圾短信过滤与识别系统设计垃圾短信是一种广告、推销或其他无用信息的形式，它们对用户造成骚扰和不便。
为了解决这一问题，基于机器学习的垃圾短信过滤与识别系统应运而生。
本文将介绍这一系统的设计原理及关键步骤。
在设计垃圾短信过滤与识别系统时，我们需要考虑以下几个方面：特征提取、模型选择和训练数据。
首先，特征提取是机器学习模型的重要一环。
对于垃圾短信的特征提取，我们可以考虑以下几种方法。
首先是文本特征，包括短信的文本内容和长度等。
其次是结构特征，比如发件人、接收时间等。
还可以考虑语义特征，通过自然语言处理技术提取关键词、情感倾向等信息。
这些特征有助于模型在学习过程中理解和区分垃圾短信和正常短信。
接下来，我们需要选择合适的机器学习模型。
常见的模型包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、决策树等。
对于垃圾短信的识别问题，我们可以尝试使用这些模型中的某个或多个进行训练和预测。
此外，还可以考虑集成学习方法，如随机森林和梯度提升树，以进一步提高分类器的准确性和稳定性。
训练数据是建立机器学习模型不可或缺的一部分。
为了构建一个准确和健壮的垃圾短信过滤与识别系统，我们需要一个标注好的数据集。
该数据集应包含足够数量的正常短信和垃圾短信样本，并且标记正确。
通过对这些数据样本进行模型训练和验证，我们可以帮助模型学习和理解如何准确地区分垃圾和正常短信，以提高系统的性能。
一旦我们设计好了系统的核心流程（特征提取、模型选择和训练数据），我们就可以开始实施和评估系统性能。
在实施系统时，我们可以通过以下步骤进行：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗和格式化。
这可能涉及到去除噪声、拆分文本和标准化等步骤，以便更好地提取特征。
2. 特征工程：根据前面提到的特征提取方法，对每个短信样本提取相关特征。
可以使用特征选择算法来降低维度，以免引入过多的噪声。
3. 模型训练：将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对所选的机器学习模型进行训练。
通过优化模型参数，提高分类器的性能和准确性。
垃圾短信过滤器的研究与实现
垃圾短信过滤器的研究与实现摘要目前手机垃圾短信的过滤主要通过两种方式实现，一种是通过服务器端的通过对短信信息库的过滤来实现的，如朗讯科技推出的ASA系统。
另一种是通过客户端的垃圾短信过滤。
ASA 系统和目前的手机垃圾短信过滤软件都是通过关键词匹配实现的，关键词匹配的方法简单实用，但是有其致命的缺陷，如关键词库不能持续更新，需要手动添加的方式更新关键词库。
本文主要讨论的是基于黑白名单[1]，关键词库，朴素贝叶斯的相结合的方法来实现垃圾短信过滤，与传统方法相比较，不但可以动态更新关键词库，还有自学习能力，在过滤效率和准确率方面获得大幅度提升。
关键词ASA；黑白名单；朴素贝叶斯0 引言自从2000年中国移动和中国联通正式推出短信息业务，经过短短10年时间的发展，短信业务量持续上升。
短信已成为人们传递信息不可或缺的一种方式，特别是对年轻一代，短信显的更加重要。
随着短信业务的扩大，短信领域也呈现了诸多问题。
由于缺乏相关的法律法规，短信已成为传播欺诈、色情、反党反国家等不良信息的一种途径。
像垃圾邮件一样，手机短信用户日益受大量垃圾短信的困扰。
据统计，中国每个手机用户平均每周收到垃圾短信8.29个[2]。
垃圾短息已经成为公众关注和投诉的焦点之一。
另外随着3G网络和智能手机的发展，手机上网，手机下载已越来越容易化，特别是对于初高中生，由于手机普遍化，而他们缺少相关的防范意识，不能抵制相关诱惑，而针对手机目前又没有相关的法律防范措施也没有相关的网络保护措施，这样的情况下，初高中生容易上当受骗，进入非法网站，浏览不健康的网页，这极大的影响了他们的身心健康。
本文提出了基于客户端的实时垃圾信息过滤系统的设计与实现。
1 朴素贝叶斯算法1.1 向量空间模型由于短信采用文本形式表示信息，因此必须对短信文本进行预处理，将文本信息表示成计算机能够识别的形式。
本文采用向量空间模型（VSM），使用向量（w1，w2，-，wn）来表示短信，其中，wi为第i个特征项的权重；n表示特征项的维数。
基于CNN提取垃圾短信中的关键特征
基于CNN提取垃圾短信中的关键特征随着移动互联网的普及，短信成为人们日常生活和工作中不可或缺的通信方式。
但同时也产生着海量的垃圾短信，它们不仅浪费用户时间，还可能造成安全隐患。
因此，如何有效识别和过滤垃圾短信成为了亟待解决的问题。
近年来，基于机器学习的短信过滤技术已经成为了解决方案。
其中，基于卷积神经网络提取垃圾短信的关键特征具有良好的效果和可行性。
一、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种前馈神经网络，是深度学习的重要组成部分。
与传统神经网络相比，CNN能够捕获局部空间结构和对称特性，并且具有层级特性，可以自动地提取图像和文本等各种数据的特征。
在图像和声音方面，CNN已经在大量任务中取得了非常出色的成果。
而在短信领域，CNN被应用到了垃圾短信识别上，并且取得了很好的表现。
二、基于CNN的垃圾短信分类方法CNN主要通过卷积层、池化层和全连接层等网络结构对垃圾短信进行分类。
其中，卷积层通过提取短信中的特征，池化层则对特征进行压缩和简化，最后通过全连接层进行分类。
具体流程如下：1、文本的预处理：对于每个短信，首先需要进行预处理。
包括去除标点符号和停用词、转化成词向量等处理方式。
2、卷积层提取特征：卷积层的作用是捕获短信中的局部特征，例如某些单词的组合、语法规则等。
经过多层卷积得到的特征向量可以更有效地表示文本的语义信息。
3、池化层简化特征：在卷积层之后，需要进行池化操作，对特征向量进行压缩和简化。
这一步操作可以防止过拟合并提升模型的泛化能力。
4、全连接层分类：在池化层之后，通过全连接层进行短信分类。
通常采用softmax分类器，对输入进行概率化处理，得到不同分类的概率。
三、CNN识别垃圾短信的优势1、高效准确：相比于传统机器学习算法，基于CNN的方法具有较高的准确度和分类效率，可以在短时间内迅速地识别出垃圾短信。
2、可靠性强：CNN能够有效地处理文本数据中的复杂关系，具有良好的特征提取和模型优化能力，能够提高垃圾短信识别的可靠性和稳定性。
垃圾短信过滤算法研究
垃圾短信过滤算法研究随着移动通信技术的普及，人们已经不再单纯地使用手机来打电话或发短信，而是把手机作为了多种功能的集合体。
随之而来的是大量的垃圾短信，对我们的生活造成了极大的困扰。
许多手机用户都有这样的困惑：明明已经将短信屏蔽功能打开了，却还是收到了一堆广告、诈骗短信。
其实，这是因为垃圾短信的发送者采用了各种手段绕过了常规的过滤方式。
那么，我们该如何对这些垃圾短信进行有效的过滤呢？本文主要介绍几种常见的垃圾短信过滤算法，并对其进行分析和总结。
一、内容过滤算法内容过滤算法主要是依据短信内容来对短信进行分类。
如果短信内容中含有垃圾信息，则将其过滤掉。
这种算法的优点在于可以对针对性较强的垃圾信息进行识别和过滤。
但是这种算法也有一定的缺点，主要体现在以下几个方面：1. 算法的准确性问题。
由于垃圾短信发送者可以通过简单的替换、错误使用标点符号等方式来规避过滤，所以在实际使用中，内容过滤算法往往难以将所有的垃圾短信正确分类。
2. 算法的运行效率问题。
由于需要对每条短信进行一一比对，所以对于大量的短信来说，算法的运行效率往往较低。
二、关键词过滤算法关键词过滤算法是一种基于关键词匹配的算法。
在这种算法中，短信内容被切分为一个一个的单词，然后和预先设定的垃圾关键词进行匹配。
如果短信内容中含有预先设定的关键词，则将其判定为垃圾短信。
这种算法的优点在于可以将短信的识别速度大大加快，识别效果也相对比较准确。
但是，由于短信中可能存在拼音、符号等特殊字符，这些字符往往会影响关键字匹配的准确性。
三、基于统计学模型的垃圾短信过滤算法这种算法主要是基于统计学模型，通过对已知的垃圾短信进行学习，生成一份相应的垃圾短信模型。
然后，当新的短信到达时，通过比较新的短信和垃圾短信模型的相似性，来判断短信是否为垃圾短信。
这种算法具有高度的准确性和鲁棒性，但是需要投入大量的时间和人力对已知的垃圾短信进行学习和归纳。
对于垃圾短信量比较少的情况下，这种算法的效果并不明显。
基于神经网络的垃圾短信过滤技术研究
基于神经网络的垃圾短信过滤技术研究1. 绪论随着移动互联网的普及，短信成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
但是，随之而来的垃圾短信问题也日益严重，严重影响了人们的正常生活和工作。
传统的基于规则的过滤方法已经逐渐失去了其应有的效果，而基于神经网络的垃圾短信过滤技术，在准确性和实时性上有了较大的提升。
本文旨在探讨基于神经网络的垃圾短信过滤技术的研究现状以及未来的发展方向。
2. 基于神经网络的垃圾短信过滤技术2.1 神经网络的基本原理神经网络模型是一种类比于人类神经系统的计算模型。
顾名思义，神经网络所采用的基本元素是神经元，其主要的特征是能够进行自适应性学习。
神经网络的结构主要分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层负责接收外界信息输入，隐藏层负责处理和提取信息，输出层则根据处理后的信息产生相应的输出结果。
神经网络中最重要的部分是隐藏层，其主要任务是对输入的数据进行预处理和特征提取，并将处理后的信息传输到输出层进行分类。
2.2 垃圾短信过滤的神经网络模型基于神经网络的垃圾短信过滤技术的实现部分主要包括神经网络的构建和训练。
其中神经网络的构建分为三个阶段：输入数据的转化、特征提取和模型构建。
首先，输入数据需要经过一定的处理，以方便神经网络进行处理。
其次，从文本信息中提取出垃圾短信的特征向量，例如关键词、通配符等等。
最后，基于上述准备步骤，进行神经网络的构建。
2.3 垃圾短信过滤的神经网络训练在神经网络模型构建完成之后，还需要对其进行训练，以提高模型的准确率，主要包括以下两个过程：（1）参数初始化：对神经元之间的连接权值和阈值进行初始化；（2）迭代训练：将训练集输入神经网络，得到结果后进行误差计算并更新神经元的权值和阈值，直至模型的准确率达到预设值或者达到训练次数上限为止。
3. 基于神经网络的垃圾短信过滤技术的优缺点3.1 优点（1）准确率高：相较于传统的基于规则的垃圾短信过滤方法，基于神经网络的垃圾短信过滤技术具有更高的准确率；（2）实时性强：神经网络模型能够实时更新，适应瞬息万变的垃圾短信数据；（3）可扩展性强：神经网络模型具有很好的可扩展性，能够灵活适应不同的垃圾短信类型。
基于机器学习的手机短信垃圾过滤研究
基于机器学习的手机短信垃圾过滤研究手机短信垃圾过滤是保障用户信息安全和提高通信效率的重要技术。
随着手机短信垃圾数量的不断增加和垃圾短信手段的多样化，传统的规则过滤方法已经难以满足用户的需求。
因此，基于机器学习的手机短信垃圾过滤成为一种研究热点。
本文将对基于机器学习的手机短信垃圾过滤进行深入探讨。
首先，我们需要了解机器学习在手机短信垃圾过滤中的应用。
机器学习是一种利用统计学习方法从大量数据中学习规律并进行预测的技术。
在手机短信垃圾过滤中，机器学习方法可以通过学习垃圾短信和正常短信之间的差异，自动生成过滤规则，从而准确地识别短信是否为垃圾短信。
与传统的规则过滤方法相比，基于机器学习的垃圾短信过滤具有更高的准确率和更好的鲁棒性。
其次，我们需要明确手机短信垃圾的特点。
手机短信垃圾通常具有以下几个特点：1. 频繁性：垃圾短信往往会以较高的频率发送给用户，给用户的正常通信造成困扰；2. 虚假性：垃圾短信往往伪装成用户感兴趣的内容，如赌博、广告等；3. 多样性：垃圾短信手段多种多样，不断更新，传统的规则过滤方法很难跟上垃圾短信的变化；4. 隐蔽性：垃圾短信的发送者常常采用伪装手段隐藏自己的身份和真实意图，增加了过滤的难度。
基于以上特点，我们可以探讨基于机器学习的手机短信垃圾过滤的研究方法。
首先，需要收集大量的短信数据集，包括垃圾短信和正常短信，并对数据集进行预处理，如去除噪声、标记垃圾短信和正常短信等。
然后，选择合适的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等。
机器学习算法需要根据训练数据集学习短信特征之间的关系，并通过分类器进行预测。
在特征提取方面，可以采用多种方法。
一种常用的方法是基于词袋模型（bag of words），将短信中的词语作为特征，统计其出现的频率。
另外，还可以利用N-gram模型，将连续的n个词语作为特征。
此外，还可以考虑添加其他特征，如短信长度、发送者的信誉度等。
短信垃圾过滤算法研究
短信垃圾过滤算法研究短信垃圾是我们每天都会遇到的问题，它们占用了我们手机的存储空间，打扰了我们的正常生活。
因此，研究如何过滤短信垃圾成为了一个值得深入探索的问题。
本文将介绍短信垃圾的定义、分类、现状以及常用的过滤算法。
短信垃圾的定义短信垃圾是指那些内容自身并没有价值，而且不受接收者欢迎的短信。
这里所说的短信并不仅仅指文本短信，还包括彩信、短信服务、垃圾邮件等。
短信垃圾的分类短信垃圾可分为以下几类：1、商业垃圾短信：比较常见的一种短信垃圾。
这类短信通常包含商业广告，通知或者推销信息。
2、恶意垃圾短信：这类短信是包含有恶意的信息，如病毒、木马、欺诈信息等。
这类短信可能对用户手机造成严重损害。
3、骚扰垃圾短信：此类短信通常指的是恶意短信或者非法推销短信。
这类短信通常流通过程是遍布多人。
现状短信垃圾成为一个普遍的问题，尤其是在移动互联网的浪潮催生了移动应用市场的现在。
短信服务和广告推销短信极大地侵害了用户的权益和隐私，并且影响了用户体验。
如此一来，过滤短信垃圾使得推销商走入了法律歧途。
因此，如何进行短信垃圾过滤已成为了一个急需解决的问题。
常用的过滤算法1、关键词过滤算法：常用词汇过滤方法，对于某些词汇的匹配条件设置，判断是否为垃圾短信。
2、贝叶斯过滤算法：通过过滤掉出现频率较高，却又并非是垃圾短信的内容，然后进一步分析剩余的短信信息。
准确性较高。
3、基于特征的分类算法：通过特征提取，将短信转化为可量化的数据，在此基础上应用机器学习算法进行过滤。
总结短信垃圾问题已经成为一个普遍的难题，解决这个难题可以提高用户体验和隐私保障。
希望本文对读者了解和学习短信垃圾过滤算法有所帮助，此外，相信未来也会有更多更好的机器学习算法应用到短信垃圾过滤中来处理这个问题。
基于机器学习的垃圾短信过滤技术研究
基于机器学习的垃圾短信过滤技术研究随着移动互联网的发展和普及，手机用户接收短信的数量越来越多，其中不乏大量的垃圾短信，给用户带来了很大的困扰。
传统的垃圾短信过滤技术主要是基于规则的模式匹配，但这种方法的有效性受限于规则的覆盖范围和精度，同时也存在误判和漏判的问题。
机器学习技术的应用为垃圾短信过滤带来了新的解决方案。
1、机器学习介绍机器学习是人工智能领域的重要分支，是研究计算机如何模拟人类学习的方法和过程。
机器学习可以自动对数据进行分类、聚类、预测和优化等任务，其核心思想是通过利用已有的数据进行训练和学习，形成模型，并通过模型对新数据进行预测和处理。
2、垃圾短信过滤技术概述垃圾短信是指没有用户明确请求的广告、推销、欺诈等短信信息，这些信息通常是不良商家或不法分子利用短信通道进行的。
传统的垃圾短信过滤技术主要采用基于规则的方法，即通过人工定义规则或特征模式，对短信进行分类和过滤。
但规则模式存在不可靠性、复杂性和覆盖性等问题，同时垃圾短信的特征和形式也在不断变化，导致规则模式跟不上变化速度。
3、基于机器学习的垃圾短信过滤技术研究现状基于机器学习的垃圾短信过滤技术成为当今的研究热点。
这种方法不依赖于特定规则和模式，而是通过训练数据和算法模型实现短信的分类。
目前，常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、神经网络等。
具体应用到垃圾短信过滤技术当中，也有不同的算法方案，如基于文本特征的机器学习模型、结合语义的机器学习模型、结合时间、空间和用户行为特征的机器学习模型等。
4、挖掘垃圾短信特征机器学习模型的核心是训练数据，只有合理有效的训练数据才能训练出合理有效的模型。
在垃圾短信过滤技术中，特征的挖掘是非常关键的。
一般来说，垃圾短信的特征分为文本特征、语义特征、时间特征、空间特征、用户行为特征等几个方面。
文本特征：短信的长度、关键词、词频、词性、语气等都是可以作为文本特征的重点。
语义特征：通过自然语言处理技术，短信的语义信息可以被抽象出来，如短信所涉及的产品、服务或商品等。
基于大数据的智能短信分类与过滤算法研究
基于大数据的智能短信分类与过滤算法研究在网络时代，随着人们对手机的依赖程度越来越高，短信成为了人们重要的沟通方式之一。
但是，随着时间的推移，人们接收到的短信数量越来越多，其中绝大部分都是垃圾短信，而这些垃圾短信不仅占用了用户短信存储空间，更严重的是，这些垃圾短信不良内容甚至会引起安全问题。
因此，如何对短信进行分类和过滤成为了当下亟待解决的问题之一。
随着大数据技术的发展，短信分类和过滤面临了新的解决方式。
传统的短信分类和过滤方法都是基于规则和规则库来实现的，如正则表达式等，这种方法的问题在于无法涵盖所有的短信情况，且维护规则的成本较为昂贵。
而基于大数据技术的智能短信分类与过滤算法则能够自动抽取特征，并依靠机器学习算法对短信进行分类和过滤。
基于大数据技术的智能短信分类与过滤算法主要包括两个步骤：特征抽取和机器学习分类。
具体来说，首先需要通过对海量短信数据进行分析，确定有效的特征，如短信文本、短信发送者、短信发送时间等，通过对这些特征进行数据挖掘，得到短信文本的分词、关键词、词频等特征，并将这些特征处理成向量形式，用于后续的机器学习算法。
在特征抽取过程中，还可以应用一些自然语言处理技术，如情感分析、语义分析等，以进一步确定特征。
经过特征抽取后，就可以将得到的特征向量用于机器学习分类算法中，该算法可分为有监督学习和无监督学习两种，分别对应着分类和聚类。
在有监督学习中，通过对已标注短信的学习，训练出分类器模型，在分类时使用该模型对新短信进行分类。
而在无监督学习中，算法会自动发现数据中的模式和规律，并将相似的数据归为一类。
除了特征抽取和机器学习分类，智能短信分类与过滤算法中还需要考虑到用户个性化需求。
用户之间对于短信的需求和感知差异非常大，因此在短信分类和过滤上需要考虑到用户的喜好和需求。
为此，可以引入用户反馈机制，不断优化算法，提高用户体验。
总的来说，基于大数据技术的智能短信分类与过滤算法是当下短信安全领域内的重要研究方向。
基于机器学习的短信垃圾过滤算法研究
基于机器学习的短信垃圾过滤算法研究一、研究背景近年来，随着社交网络和移动通信技术的飞速发展，人们收到的短信数量越来越多，其中不可避免地出现了大量的垃圾短信。
这些垃圾短信不仅浪费了人们的时间和精力，还可能涉及到信息安全问题，严重影响了人们的生活和工作。
因此，如何有效地过滤短信垃圾成为了一个热门的研究领域。
二、前沿技术分析在短信垃圾过滤算法中，传统的关键词匹配算法被广泛应用。
该算法通过预先构建一个垃圾短信关键词库，将接收到的短信与该库进行匹配，以判断是否为垃圾短信。
但是，这种算法由于需要输入的关键词库过于庞大，而且常常存在误识别和漏识别问题，因此不太适合用来处理大量的短信数据。
而基于机器学习的短信垃圾过滤算法，则可以通过先前的短信分类来训练出一个能够自动判断新短信是否为垃圾短信的分类器。
借助于机器学习算法的高精度和高效率，这种算法已经成为了短信垃圾过滤领域的一大前沿技术。
三、算法实现1. 数据预处理在进行短信垃圾过滤算法的训练时，需要将“垃圾短信”和“非垃圾短信”都进行标注并分别存储在两个数据集中。
每个数据集由多条短信组成，每条短信由一串字符串表示。
2. 特征提取为了将短信转换为机器学习算法能够处理的形式，需要对每条短信进行特征提取。
常用的特征包括短信长度、关键词出现次数、发件人、时间戳等。
这些特征可以通过手动设计，也可以使用自然语言处理等技术进行提取。
3. 训练分类器将数据预处理和特征提取得到的数据输入到机器学习算法中进行训练，可以得到一个能够根据短信的特征自动判断是否为垃圾短信的分类器。
目前常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、决策树算法等。
4. 短信过滤当一个新的短信到达时，可以将其输入到已经训练好的分类器中进行预测。
分类器会根据短信的特征判断该短信是否为垃圾短信。
如果是垃圾短信，则可以直接将其过滤掉或者移动到垃圾箱中。
如果不是垃圾短信，则可以将其放入收件箱中。
四、算法优化与发展方向在实际应用中，机器学习算法需要经过不断的训练和优化方能达到最佳效果。
基于人工智能的网络垃圾短信过滤技术研究
基于人工智能的网络垃圾短信过滤技术研究在数字化时代，网络短信已经成为人们通信和社交的重要渠道之一。
但是，随着网络的快速发展和普及，网络垃圾短信问题也层出不穷。
这些短信主要包括诈骗、采集个人信息、广告等信息，给人们的生活和工作带来了极大的麻烦和困扰。
为了更好地解决网络垃圾短信问题，人们开始尝试利用人工智能技术对垃圾短信进行过滤。
在这篇文章中，我将探讨基于人工智能的网络垃圾短信过滤技术的研究。
一、人工智能的作用人工智能技术在处理网络垃圾短信问题中扮演着至关重要的角色。
首先，人工智能能够识别并分类短信信息。
其次，它可以学习人们在处理垃圾短信时的习惯和规律，进一步提高过滤准确率。
最后，基于人工智能的网络垃圾短信过滤技术也可以实现自我学习和自我更新，不断提高效率和准确率。
二、过滤技术分类目前，基于人工智能的网络垃圾短信过滤技术可以分为三类：基于规则的过滤技术、基于统计学算法的过滤技术和混合型过滤技术。
1、基于规则的过滤技术基于规则的过滤技术是利用事先设定的规则进行过滤的一种方法。
该技术的优点是过滤准确率较高，可针对某一类特定的垃圾短信进行过滤。
但是，它的缺点也十分明显，即需要人工干预设置规则，无法应对新出现的复杂垃圾短信。
2、基于统计学算法的过滤技术基于统计学算法的过滤技术是利用机器学习等算法对数据进行分类的一种方法。
该技术的优点是适用于大量的、未知的垃圾短信，并且可以自我学习和不断提高准确率。
但是，它也存在缺点，例如算法的准确率受到训练数据集的影响，对新出现的垃圾短信的处理能力也相对较弱。
3、混合型过滤技术混合型过滤技术结合了基于规则的技术和基于统计学算法的技术。
利用机器学习算法进行特征提取，然后利用规则进行过滤，通过上下文、关键词、语义等维度来确定是否为垃圾短信。
该技术可以克服每种技术的缺点，提高过滤准确率和效率。
三、应用前景目前，基于人工智能的网络垃圾短信过滤技术正在不断完善。
未来，该技术将越来越广泛地应用于各种通信城市和社交平台，尤其对于金融、医疗和电商等行业，将会有更大的应用空间。
基于短信识别的垃圾短信过滤技术研究
基于短信识别的垃圾短信过滤技术研究近年来，随着移动互联网的快速发展，人们的生活变得越来越便利。
但是，随之而来的问题也越来越多，其中之一便是垃圾短信的广泛出现。
垃圾短信不仅浪费用户的时间，还会造成用户的不适和骚扰。
因此，如何在移动设备上过滤垃圾短信成为了亟待解决的问题。
现有的过滤方式多基于关键字识别的方法，如黑名单、白名单、关键词过滤等。
虽然这些方法对传统的广告骚扰、诈骗等垃圾短信有一定的过滤效果，但是针对冷门诈骗、变异诈骗等新型垃圾短信的过滤效果较差。
因此，基于短信内容特征的模式识别方法成为了新的研究热点。
基于短信识别的垃圾短信过滤技术，首先要对短信内容进行特征提取。
目前，短信内容的特征提取主要包括文本特征、统计特征、语义特征等。
文本特征是指从文本中提取关键词、词频、特殊字符等信息；统计特征是指根据一定的规则，对短信中包含的数字、字母、特殊符号等进行统计；语义特征是指对短信的上下文进行分析，提取其中的主要语义信息。
在特征提取之后，接下来是分类器的构建。
目前比较常用的分类算法有朴素贝叶斯算法、SVM（支持向量机）算法、决策树算法等。
朴素贝叶斯算法是一种简单有效的分类算法，它可以根据样本数据推断出最优的分类模型；SVM算法基于样本间的最大间隔原则构建分类边界，它具有高度的分类精度和泛化能力；决策树算法是一种树状结构，它通过不断地选择最优的特征进行数据分割，从而实现分类。
除了特征提取和分类器构建外，过滤算法的优化也是提高垃圾短信过滤效果的重要手段之一。
目前比较常用的优化方法包括加权方案、特征选择、自适应过滤等。
加权方案主要是对短信内容中的不同特征进行加权，提高某些特征的权重以达到更好的分类效果；特征选择是指从所有特征中选择最具有代表性的一些特征进行分类；自适应过滤则是指根据用户的反馈，不断地调整模型参数，逐渐提高过滤效果。
总体而言，基于短信识别的垃圾短信过滤技术在过滤效果和人机交互性方面有着较大的优势。
基于朴素贝叶斯的垃圾短信过滤技术研究
基于朴素贝叶斯的垃圾短信过滤技术研究近年来，短信垃圾问题成为了人们在日常生活中不得不面对的一个难题。
众所周知，垃圾短信巨大的数量和接收频率，不仅占用了用户宝贵的通讯时空，还存在一定的安全和欺诈风险，给用户带来了不少困扰和不必要的财产、个人信息损失。
因此，如何快速准确地识别垃圾短信，保障用户的权益，一直是研究者关注的热点问题之一。
随着机器学习技术的发展，越来越多的学者将目光投向了利用朴素贝叶斯算法进行垃圾短信分类的研究。
朴素贝叶斯是一种基于概率统计分类算法，原理简单易懂，分类准确率高，尤其适用于大规模数据集快速分类的场景，因此得以广泛应用于垃圾短信过滤领域。
那么朴素贝叶斯算法是如何实现的呢？首先，需要有一批已知的垃圾短信和普通短信的样本作为数据集，通过对这些数据进行实验和统计，计算出每一个特征条件下垃圾短信与普通短信的概率。
这些特征条件包括短信的关键词、短信的发送者、短信的发送时间等等。
在得到训练样本数据集中每一个特征条件下垃圾短信和普通短信的概率之后，就可以根据贝叶斯公式通过先验概率和条件概率计算出一个未知短信是垃圾短信或普通短信的后验概率，从而实现垃圾短信的分类。
具体而言，朴素贝叶斯算法在进行垃圾短信分类时会将每个短信看成由若干特征条件所组成的向量，这些特征条件对应向量的每个维度，向量中每个维度对应的值则为该特征条件出现的频率或概率。
将这些向量输入到贝叶斯公式中，根据各特征条件对应的概率，朴素贝叶斯算法会计算出每个短信属于垃圾短信和普通短信的后验概率，最终将后验概率大于某个阈值的短信认为是垃圾短信，否则为普通短信。
虽然朴素贝叶斯算法是一种高效准确的分类算法，但其对于数据集的质量和短信特征条件的选择十分敏感。
如果训练样本数据集的质量较差，特征条件选择不当，都会导致分类模型准确率下降。
因此，在选择样本数据集时，需要保证样本的真实性、严谨性和完整性，并对特征条件进行有效筛选和优化；同时，为了提升模型的鲁棒性和准确性，可以考虑采用其他方法对模型进行进一步训练和优化，比如增加样本数据量、引入特征权重、考虑时间序列等等。
垃圾信息过滤技术研究
垃圾信息过滤技术研究近年来，随着信息技术的快速发展，互联网已经成为人们获取信息的主要来源。
然而，随之而来的是数量庞大的垃圾信息涌入人们的视野，给人们带来诸多不便和困扰。
因此，如何过滤掉这些垃圾信息，让人们准确、高效地获取所需信息，成为一个热门话题。
当前，主流的垃圾信息过滤技术包括两种：基于内容的过滤和基于特征的过滤。
基于内容的过滤是指通过对文本内容进行分析，挖掘出其中的关键词、规律等特征，来识别和过滤垃圾信息。
基于内容的过滤技术一般采用自然语言处理、模式匹配等方法，来对文本信息进行分析处理，并建立相应的分类模型。
在实践中，基于内容的过滤技术现已被广泛应用于各种网络应用场景，如邮件过滤、网络搜索等。
基于特征的过滤，则是通过对垃圾信息的一些特征进行挖掘和分析，如IP地址、关键字等，来识别和过滤垃圾信息。
特征工程是基于特征的过滤技术的核心，通常包括特征选择、特征提取、特征转换等步骤。
相对于基于内容的过滤，基于特征的过滤更加灵活，具有更广泛的适用性。
不过，当前的垃圾信息过滤技术仍面临着一些挑战。
一是垃圾信息的策略更新速度较快，很难保证过滤策略与垃圾信息策略的同步更新；二是垃圾信息的伪装程度越来越高，如非常规的词汇、语言模式、正常网站搭建等，加大了过滤难度；三是过滤效果往往受到误判率、漏判率等评价指标的制约，导致过滤率和准确度的矛盾。
为解决这些挑战，目前有一些新的技术不断涌现。
如通过人工智能、机器学习等技术，识别和过滤垃圾信息的能力得到不断提升；同时，一些新的评价指标和算法不断涌现，进一步推动垃圾信息过滤技术的发展。
总之，垃圾信息过滤技术是一项十分重要的技术，在信息化时代具有十分广泛的应用前景。
我们希望，随着相关技术的不断发展和创新，垃圾信息过滤技术能够更好地应对垃圾信息的挑战，为用户提供更加准确、便捷的信息服务。
基于机器学习的短信分类与垃圾短信过滤研究
基于机器学习的短信分类与垃圾短信过滤研究近年来，随着移动通信的普及，短信成为人们日常生活中重要的沟通手段之一。
然而，随之而来的是大量的垃圾短信，给用户带来了不便和困扰。
为解决这个问题，基于机器学习的短信分类与垃圾短信过滤成为了研究的热点之一。
短信分类是指将收到的短信按照不同的类别进行归类，如垃圾短信、验证短信、推广短信等。
传统的短信分类方法使用规则匹配的方式，即根据固定的规则将短信分到不同的类别中。
然而，这种方法需要不断更新规则，对于新出现的垃圾短信，无法准确分类。
基于机器学习的短信分类方法则通过训练分类器来自动学习和识别不同类别的短信。
机器学习是一门研究如何使计算机模拟或实现人类学习行为的学科，利用大量的数据和算法，让机器通过学习和优化来完成特定任务。
在进行短信分类之前，我们需要进行特征提取。
特征提取是将短信中的关键信息抽取出来，用于训练分类器。
常用的特征包括短信的长度、包含的关键词、特殊符号的使用等。
此外，还可以通过文本分析方法，如词袋模型、TF-IDF等，将短信转化为数值向量，以便机器学习算法处理。
在机器学习中，常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
这些算法可以根据训练数据的特征，学习出一个分类模型，用于对新的短信进行分类。
其中，朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的，具有计算简单、效果较好的特点。
支持向量机算法则通过在高维特征空间中构建超平面，实现分类的目标。
垃圾短信过滤是指在短信分类的基础上，将垃圾短信自动过滤掉，使其不再出现在用户的收件箱中。
在进行垃圾短信过滤时，首先需要进行短信分类，将短信分为垃圾和非垃圾短信两类。
对于被分类为垃圾短信的，可以直接删除或移动到垃圾箱中；对于非垃圾短信，则保留在收件箱中供用户查看。
为了提高垃圾短信过滤的准确性，可以采用一些进阶的机器学习方法。
例如，使用集成学习的方法，将多个分类器的结果进行综合，得到更准确的分类结果。
常见的集成学习方法包括随机森林、AdaBoost等。
基于机器学习的短信垃圾过滤系统设计与优化
基于机器学习的短信垃圾过滤系统设计与优化在现如今信息爆炸的时代，短信垃圾成为我们日常生活中的一个严重问题。
接收到的垃圾短信不仅浪费我们宝贵的时间，还可能导致我们面临诈骗、虚假广告、色情信息等风险。
为了解决这一问题，基于机器学习的短信垃圾过滤系统应运而生。
为了设计一个高效而准确的短信垃圾过滤系统，我们首先需要收集具有代表性的短信数据，并标注其是否为垃圾短信。
这样的数据集可以作为机器学习算法的训练集，从而建立一个分类模型。
在训练集准备好后，我们可以选择合适的机器学习算法进行训练。
常见的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法可以通过对训练集进行学习，自动识别和区分垃圾短信和普通短信的特征。
设计一个高效的短信垃圾过滤系统需要考虑以下几个关键步骤。
首先，我们需要进行特征工程，提取短信文本的特征。
常见的特征包括词频、字符长度、特殊符号等。
通过这些特征，可以对短信进行分类和判断。
其次，我们需要选择合适的特征选择算法，从中选择最具影响力的特征，以提高模型的准确性和效率。
常见的特征选择算法包括信息增益、卡方检验、互信息等。
通过特征选择，可以提高模型对垃圾短信的判断准确度，并且减少计算和存储的负担。
另外，我们还可以考虑使用集成学习的方法来提高模型的性能。
集成学习通过将多个模型的预测结果进行组合，从而得到更加准确和稳定的分类结果。
常见的集成学习算法包括随机森林、Adaboost等。
在优化短信垃圾过滤系统时，我们可以考虑以下几个方面。
首先，我们可以选择更加高效和快速的机器学习算法。
例如，深度学习算法可以通过神经网络的结构来提高模型的复杂度和准确性。
其次，我们可以考虑引入领域知识来优化模型的表现。
例如，可以建立一些规则库来过滤常见的垃圾短信。
这些规则可以通过文本匹配和正则表达式等方法实现。
另外，我们还可以考虑引入实时学习的方法来优化模型。
实时学习通过持续地更新模型的参数和权重，使得模型可以适应新的垃圾短信的形式和特征。
手机短信垃圾识别与拦截机制研究
手机短信垃圾识别与拦截机制研究手机已经成为现代人生活的必需品，也是与外界交流的主要工具之一。
然而，随着手机用户数量的不断增加，手机短信垃圾的问题也日益严重。
恶意广告、诈骗短信和垃圾信息等不断涌入手机用户的短信收件箱，给用户带来了极大的困扰。
因此，对手机短信垃圾进行识别与拦截成为了亟待解决的问题。
手机短信垃圾的识别与拦截机制需要采用多种技术手段，来帮助用户过滤掉垃圾信息，减少骚扰和欺诈行为的发生。
其中包括了关键词过滤、机器学习和云服务等技术。
首先，关键词过滤是手机短信垃圾识别与拦截的基本方法之一。
通过事先设定一系列与垃圾短信相关的关键词，当收到新的短信时，系统会自动检测其中是否包含这些关键词。
如果含有关键词，则会将其视为垃圾短信，自动拦截或将其标记为垃圾短信，方便用户及时删除或者屏蔽。
这种方法简单直接，但是对于一些使用隐晦措辞的垃圾短信可能无法有效识别。
其次，机器学习技术也被广泛应用于手机短信垃圾的识别与拦截中。
机器学习可以通过分析验证过的垃圾短信和正常短信的样本数据，自动学习模式并建立分类模型。
当收到新的短信时，系统会将其与已学习的模型进行比对，从而判断其是垃圾短信还是正常短信。
机器学习技术能够不断优化分类模型，提高垃圾短信的准确识别率。
另外，云服务也可以用于手机短信垃圾的识别与拦截。
云服务可以将大量短信样本数据上传到云端进行分析和计算，从而更好地实现短信垃圾的识别与拦截。
通过云服务，用户可以与云端进行实时的数据交互，并及时更新垃圾短信的库。
这样可以更快地适应新型的垃圾短信，并提高整体的拦截效果。
除了上述技术手段，还可以通过用户反馈与举报的方式来改善手机短信垃圾的识别与拦截。
用户可以对收到的垃圾短信进行投诉或举报，将其提交给相关部门进行处理。
这种方式可以加强手机短信垃圾治理的力度，减少垃圾短信的产生。
尽管目前已经有多种方法可以用于识别和拦截手机短信垃圾，但是垃圾信息仍然屡禁不止。
这也提醒我们，手机短信垃圾识别与拦截机制的完善还存在挑战和改进的空间。
基于机器学习的短信垃圾过滤技术研究
基于机器学习的短信垃圾过滤技术研究随着社会发展和电信技术的普及，手机成为了现代人不可或缺的通讯工具。
但是，短信垃圾问题也随着手机的流行而愈发严重，在为人们带来便利的同时也给人们带来了烦恼。
例如，打着营销旗号的广告信息、虚假的中奖信息、恶意诈骗信息等不胜枚举，这些非法信息不仅涉及到清静的生活，也极易给人们的财产安全造成威胁，因此短信垃圾问题亟需得到重视。
短信垃圾或诈骗信息的防范主要有两种方法：人工过滤和机器学习过滤。
人工过滤是指通过人工分类来判断一条短信属于正常短信还是垃圾短信，个人用户或者电话公司可以通过人工方式对某些短信发件人进行屏蔽，减少短信垃圾的数量。
但是，这种方法存在分类主观性高，人工费用大等缺点，已经不能满足现今的需求。
因此，机器学习成为了一种新的短信垃圾过滤方法。
机器学习是人工智能的一个分支，以让计算机从经验中学习的方法为核心，不需要明确的程序来识别和分类数据。
机器学习有三种常见的算法：感知器、决策树和朴素贝叶斯法。
其中，朴素贝叶斯法已经成为了主要的短信垃圾分类算法，它是一种基于概率论模型的算法，假设所有特征之间相互独立，提高了模型训练的速度和准确性，以协助判断某个文档是否属于某个分类集合。
短信过滤技术的关键在于构建分类模型，该分类模型是训练数据集通过机器学习算法学习得来的，机器学习算法对训练数据集进行训练，训练完成以后自动构建了分类模型，然后将验证数据集输入到分类模型中，分类模型自动对验证数据集进行分类。
在应用机器学习算法分类短信垃圾过滤的过程中，需要先对数据进行预处理，比如对每一条短信内容进行清洗、分词和特征提取，提取出有用的特征信息，再将这些特征信息用于训练模型。
因此，特征信息的提取是整个分类模型的关键步骤，提取特征信息的好坏会直接影响到分类的准确率和过滤效果。
特征提取是将文本信息转化为数值信息的过程，主要包括词袋模型（bag-of-words model）和TF-IDF模型两种。
基于机器学习的垃圾短信过滤与识别技术研究
基于机器学习的垃圾短信过滤与识别技术研究垃圾短信在我们日常生活中非常常见，给我们带来了诸多困扰。
面对这一问题，基于机器学习的垃圾短信过滤与识别技术成为了一个备受研究关注的领域。
本文将从原理、应用和未来发展三个方面来探讨这一技术。
一、原理机器学习是一种通过计算机模拟和应用统计学方法，让计算机具有自主学习能力的技术。
而基于机器学习的垃圾短信过滤与识别技术就是利用机器学习算法对短信内容进行分析和判断，从而将垃圾短信与正常短信进行区分。
这一技术的核心在于特征提取和分类器的构建。
对于特征提取，可以采用诸如TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等经典的文本特征提取方法，将短信中的关键词、词频等信息转化为向量表示。
而分类器的构建则可以选用各类机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、神经网络等，通过对已有标记数据进行训练，使分类器能够自动辨别短信的类型。
这样，当有新的短信到来时，分类器会根据训练得到的模型对其进行分类，从而实现垃圾短信的过滤与识别。
二、应用基于机器学习的垃圾短信过滤与识别技术在实际应用中具有广泛的前景。
首先，对于用户而言，使用这一技术可以有效减少接收到的垃圾短信数量，提升通信质量。
我们可以根据机器学习算法的判别结果，将被识别为垃圾短信的消息自动拦截或归类至垃圾短信箱，从而避免用户被骚扰或浪费时间阅读无关信息。
其次，对于网络服务提供商而言，利用这一技术可以保护用户隐私和安全。
通过构建垃圾短信过滤与识别系统，网络服务提供商可以实时监控和拦截垃圾短信，减少网络攻击、诈骗等不良信息的传播，提升用户对网络服务的信任感。
再次，这一技术还可以为相关企业提供数据分析和商业机会。
在对垃圾短信进行过滤与识别的同时，机器学习算法也能够对短信内容进行大数据分析。
通过对用户的行为、偏好等数据进行挖掘，企业可以针对性地推送个性化广告，提高广告效益，实现精准营销。
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表 ｉ 垃圾短信 测试
ｒ 属性 ： Ｉ ３ 关键词属性。通过对采集到的垃圾短信进行分
析 和研究 ， 总结出有代 表性 的关键词表 ， 中包括 ：１ 其 （ 广告 短 ）
信关键词， 如长期招聘 ； 月薪； 新产品； 上市； 机票； 特惠； 房产 ； 餐饮等等。（） ２违法短信关键词， 如代开； 票据； 发票； 办证 ； 二
１ 属性 ： １ 多个标点属性 。该属性主要是用来判 断短信中 共使用 了多少个标点符号。标 点分为 ： 一是一般 标点 ， 。！ 如 ， ？ 等 ；－ －是高危标点 ， ： Ｏ ｒ． 、 ＃＊％＠＆ ￥ 如 “ ／］ 一 ； ” ｌ 等。其属
性权重用 ｖ 表示 。 １ ｒ 包含零个或—个标点 ０
“ 发票” 交友” ； ） ， “ 等 （ 包含 电话号 码 ， 等联 系方 式 ； ） ４ 网址 （ 要 ５
求发送 或回复信 息。 １２ 特征属性选取方法 ． 根据归纳所 得垃圾短信 的特点 ， 选取 以下几个属性来 描
延的有效方法就是对短信文本做二次分类， 即将短信分为正 常短信和垃圾短信。ｊ Ｌ正常短信允许发送， １ 垃圾短信被过滤
或回复信 息属性 、 电话号 码或 网的计算策略， 权重表示此属性对判定该短信是否为垃
圾短信 的贡献程度。
１３ 属性表示及权重计算 方法 ．
短信的文本分类必须针对短信文本的特点 ， 开发适应性
技术 ， 笔者分别从 句法和语法 、 、 义等不 同角度选 取特 句式 语 征属性 ， 据大量的实验数据 ， 依 总结归 纳出各特征属性权重 的 计算方法 ， 并引入平衡 权重来 区分 垃圾短信 与一些特 殊 的正 常短信 ， 如拜年类 、 日 节 祝福类 短信 。实 验表 明 ， 些属 性 的 这 加入有效地提高 了垃圾短信的识别效果 。
据统计 ， 国手机用户 已突破 ７ ， 我 亿 短信文本给 人们 的沟
于正常短信 的几 个特征 ： ） （ 长度较长 ； ） １ （ 包含多种标 点符 号 ； ２
通交流带来极大的方便。但是短信中的垃圾短信正成为一
种新的语言污染 ， 着人们 的生活 。控制垃 圾短信传 播蔓 困扰
（） ３包含较明显的关键词： 免费”“ 如“ ， 咨询”“ ， 二手车” 办证” ， “ ，
第 ２ 卷第 ３ ７ 期
２１ ９月 ０１年
沧州师范专科学校学报 Ｊ ｍ ｌ Ｃｌ Ｏ ａ ｅ ’ ｏ ｅ ｏ ａ ｕ ｆ ｌ ￣ ＨＴ ｃ ｒ Ｃｌｇ ｅｈ ｓ ｌｅ
、０ ．７ Ｎ ３ ，１２ ． ｏ．
Ｓｐ２１ ｅ． １ ０
基于特征选择的垃圾短信过滤研究
杨凤霞
（ 沧州师范学院 计算机系， 河北 沧州 ０１ １ ６ ０） ０
性权重用 ｖ ２表示 。
通过对这些短信深入细致的研究分析， 归纳出垃圾短信不同
收稿 日期 ： １０－ ２ １４０ ０． １ 基 金项 目： １年度 河北省科技支撑计划 项 目 手机垃圾短信语 义识别及分类”编 号：ｏ１．５１ ０ ２０ “ ， Ｎ ．Ｐ３ 。 （１ ８ 作 者简介 ： 霞（ ７ ）女 ， 杨凤 １ １ ， 河北献县人 ， ９． 沧州师范学 院计算机 系讲 师 ， 工学硕 士。
流、 陌生号码来 信等多种正 常短信。虽然 收集 的垃圾 短信数 量有限 ， 但是对 垃圾 短信 的研究 足 以起 到 良好 的支 持作 用。
ｒ 属性： Ｉ ２ 短信长度属性。该属性用来标识短信的长度 ， 由于正常短信和垃圾短信在长度上有一定区别， 通过对大量
垃圾短信的分析研究， 最后选取 ６个字节为长度阈值。其属 ０
・
ｉ ７ ・ １
长度 长度
＝
≤ ６ 字节 ０ ≤ １０ ０ 字节 ≤ １０ ２ 字节
≤ １ 字节 ４ ０
２ 实验与分析
２１ 实验 ．
长度
长度
为 了说 明基于特征选择 的垃圾 短信过 滤方法 的执行 过 程， 分别选取有代表 ｆ的正常短信和垃圾短信 各 ｌ条进行 测 生 ０
算法（ｏｅ 等。文献［ 应用贝叶斯分类方法过滤垃圾短信， Ｂｙｓ ） ２ ］ 取得了较好的效果。Ｊ 文献［］ ２ ３利用主题句选取算法获取短信 文本的主题， 采用 Ｋ Ｎ算法对短信文本的主题进行分类 ， Ｎ 分
类速度提高 了 １倍 多。Ｊ ３ ［
义的角度， 选取关键词属性， 包括明显关键词属性、 发送信息
摘 要： 根据短信文本长度有限的特点， 分别从句法、 句式、 语义等不同角度选取特征属性， 然后设定属性权重， 最后 用
平衡 权重与大量实验 总结得 出的阈值相 比较 ， 实现短信文本分类。此方法计 算量小， 高了分类速度和 准确率 ， 提 同时为
实现用户过 滤的个Ｉ化要 求提供 了方便的途径。 ｝ 生 关键词 ： 短信 ； 垃圾 特征选择 ； 短信过滤 中图分类号 ：Ｉｌ ＴＢ ｌ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ： ０ 锕 （ １ Ｂ １ － ｌ８ ０ － ｌ） － １ ∞ ０Ｏ ７
¨
一
１ 特征属性 的选取
１１ 垃圾短信特点分析 ． 通过各种通讯媒体 和因特 网共采集 垃圾 短信 和正常短
１ 口 ）
（ １一口 ）
其 中 ｎ 为一般 标点的个数 ， 。 ｒ 为高危标 点 的个 数 ； ／ ， Ⅱ为调节 参数 ， 经大量实验验证 ， ０２ ａ＝ ． 。
信２０ ０ 条。涵盖了广告类垃圾短信、 ０ 欺诈类垃圾短信、 陷阱 类垃圾短信和少量的不 良垃圾短信 ， 也包含了拜年、 日常交
掉 ， Ｉ发送。 阳 Ｅ
现有 的文本分类方 法主要 有支持 向量机 （ｖ ）Ｋ最近 ｓＭ 、 邻（ Ｎ 、 ） 决策树 、 线性最小二 乘法估计 （ＬＦ 和贝叶斯 分类 ｔＳ ）
述垃圾短信 。 句法 和语 法的角度 ， 取两个 以上 的多标 点 从 选 属性 ； 从短信句式 的长短结构角度 ， 选取短信 长度 属性 ； 从语