admin管理员组

文章数量:1534401


2024年6月14日发(作者：)

基于机器学习的垃圾短信识别应用

随着智能手机的普及，我们每天都会收到各种各样的短信，其中难免

夹杂着一些垃圾短信。这些垃圾短信可能是一些广告推销、诈骗信息，

也可能是垃圾邮件，让人感到困扰和烦恼。因此，如何有效地识别垃

圾短信，成为了人们的焦点。

基于机器学习的垃圾短信识别应用应运而生。这种应用采用了多种机

器学习算法，对用户收到的短信进行分析和分类，以识别出垃圾短信。

一般来说，基于机器学习的垃圾短信识别应用会首先对收到的短信进

行预处理，包括分词、去除停用词、提取特征等步骤。接下来，应用

会采用一种或多种机器学习算法对处理后的数据进行分析，例如决策

树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。

这些算法会对短信的内容、发件人信息、接收时间等多个因素进行分

析，以识别出垃圾短信。例如，如果一条短信的内容包含很多无意义

的字母和数字，或者是一个很长的英文句子，那么这条短信很可能是

垃圾短信。又如，如果一条短信的发送方是一个陌生的号码，或者发

送的时间是凌晨等不正常的时段，那么这条短信也很可能是垃圾短信。

基于机器学习的垃圾短信识别应用可以根据用户的实际需求进行定

制。例如，一些应用可以设置过滤级别，以控制过滤掉多少比例的垃

圾短信。还有一些应用可以识别出垃圾短信后，将其自动归类到垃圾

邮件文件夹中，或者向用户发出提醒，以方便用户进行处理。

基于机器学习的垃圾短信识别应用是一种十分实用的应用。它不仅可

以有效地识别出垃圾短信，还可以帮助用户更好地管理短信。相信随

着技术的不断发展，这种应用的准确性和效率也会不断提高，为用户

带来更好的体验。

随着科技的快速发展，人们在使用智能手机进行通讯的过程中，时常

会收到一些垃圾短信。这些短信不仅会干扰人们的生活，还可能包含

许多不健康或有害的信息。因此，如何有效地识别垃圾短信已成为亟

待解决的问题。传统的垃圾短信识别方法主要基于规则、关键词匹配

或机器学习算法，但这些方法的准确性和鲁棒性都有待提高。近年来，

深度学习技术的发展为垃圾短信识别提供了新的解决方案。本文提出

了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的垃圾

短信识别方法。

卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）是深度学习中两个

重要的网络结构。CNN适合处理图像和文本等空间相关的数据，可以

有效地提取短信文本中的局部特征；而LSTM是一种递归神经网络


本文标签： 短信垃圾应用识别学习

版权声明：本文标题：基于机器学习的垃圾短信识别应用 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/shuma/1718346644a669458.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。