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2024年6月14日发(作者：)

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。选择合适的特征对于提高分类器

的准确度至关重要。

除了特征提取，还需要考虑样本不平衡问题。由于垃圾短

信和正常短信的比例存在较大差异，可能会导致分类器的训练

偏向于正常短信而无法准确识别垃圾短信。为了解决这个问题，

可以采用过采样、欠采样或者结合二者的方法来调整样本比例。

此外，对于垃圾短信的多样性和隐蔽性，我们可以引入增

量学习和深度学习的方法。增量学习可以更好地适应新型垃圾

短信的变化，及时更新过滤规则。深度学习则可以通过构建深

度神经网络，自动提取短信的高阶特征，提高垃圾短信的识别

准确度。

最后，我们需要评估基于机器学习的手机短信垃圾过滤系

统的性能。评估方法可以包括准确率、召回率、F1值等。同

时，还可以通过与其他过滤方法进行对比，评估基于机器学习

方法的优劣势。

综上所述，基于机器学习的手机短信垃圾过滤是一项具有

挑战性的技术任务。通过收集数据集、选择合适的机器学习算

法、进行特征提取和样本调整，可以构建一个准确、高效的手

机短信垃圾过滤系统。在未来的研究中，可以进一步探索增量

学习和深度学习等新的方法，提高手机短信垃圾过滤的准确度

和鲁棒性，不断满足用户对于信息安全和通信效率的需求。


本文标签： 短信垃圾学习过滤方法

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