admin管理员组文章数量:1532329
2024年6月19日发(作者：)
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。
时间特征：短信发送的时间点、频率、周期性等是可以作为时间特征的考虑因
素。
空间特征：从短信的发送位置、IP地址、等信息中可以挖掘出空间特征，比如
短信在哪个地区最为流行。
用户行为特征：从某个用户发送或接收的短信的历史记录，可以挖掘出该用户
特定的特征。
5、结合神经网络进行短信分类
神经网络是模拟生物神经网络的计算模型，可以通过学习训练样本的方式实现
分类的预测。在垃圾短信过滤技术中，很多学者利用神经网络模型作为短信分类器，
在数据量较大、垃圾短信特征较多、短信分类精准度要求高的情况下有着独特的优
势。
6、基于机器学习的垃圾短信过滤技术应用前景
基于机器学习的垃圾短信过滤技术是一种新型的垃圾短信过滤思路，具有鲁棒
性强、精度高、稳定性好等显著优势。在未来的应用中，它将更好地为用户服务，
并且给商家带来新的机遇。
结论
在此次研究中，我们提出了一种新型的基于机器学习的垃圾短信过滤技术。这
种技术通过挖掘垃圾短信的特征，结合神经网络来进行分类，可以有效避免传统方
法存在的规则模式不可靠、复杂性高等问题，同时精度更为准确。在未来的实际应
用中，该技术将大力减少用户受到垃圾短信的干扰，提高用户体验，为用户带来更
好的服务。
版权声明：本文标题：基于机器学习的垃圾短信过滤技术研究 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/1718794105a725969.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。
发表评论