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1.
ZHANG Yong-gan 《数字社区&智能家居》2008,(26)
该文介绍一种手机垃圾短信过滤的方法,通过将朴素贝叶斯分类技术与黑名单技术相结合,应用于垃圾短信的过滤中。全文详细介绍了过滤系统的结构和流程,为了进一步提高分类器的准确性,对朴素贝叶斯分类多元模型公式进行了相应改进。 相似文献
2.
蒋永辉 《数字社区&智能家居》2012,(5X):3665-3667
随着手机短信应用日益广泛,垃圾短信也随之大量出现,并严重影响到人们的正常生活及社会的安全与稳定。针对现有手机端垃圾过滤系统的不足,该文介绍了一种基于贝叶斯算法的垃圾短信过滤系统的实现方法,以取得更好的过滤效果。 相似文献
3.
研究了基于SVM算法的改进朴素贝叶斯文本分类算法及在垃圾短信过滤中的应用。针对朴素贝叶斯算法条件独立性假设、过分依赖于样本空间的分布和内在不稳定性的缺陷,造成了算法时间复杂度的增加,提出了改进的基于SVM算法的朴素贝叶斯算法垃圾短信过滤的解决方案,充分结合了朴素贝叶斯算法高效分类和SVM算法增量学习及不依赖样本空间的特点;首先利用结构风险最小化原理和非线性变换将分类问题转化为二次寻优问题,最后利用朴素贝叶斯算法过滤短信,提高分类的准确度和稳定性;仿真实验结果表明,该算法能够快速得到最优分类特征子集,有效提高了垃圾短信过滤的准确率和分类速度。 相似文献
4.
近年来随着垃圾短信过滤技术的进步,垃圾短信的特征也在发生变化,其中利用同音词伪装的垃圾短信,就能轻松逃避很多过滤系统的拦截。针对这个问题,利用同音词伪装其拼音不变的特点,提出了以拼音串作为提取垃圾短信特征的关键字,从短信中提取出普通向量和伪装向量,并分别作为输入量,进行相互独立的贝叶斯过滤的方法,最后综合两次过滤的结果,判断是否为垃圾短信。实验结果表明,该方法能有效地识利用同音字伪装的垃圾短信。 相似文献
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移动环境下的垃圾短信过滤系统的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种分布式的垃圾短信过滤系统,它适合于移动网络,具有自学习能力,能够及时发现垃圾信息源,有效的过滤垃圾短信。在传统以词为属性的贝叶斯过滤算法的基础上,加入了规则和长度信息,利用互信息减小单词属性的个数。实验表明,它在短信过滤方面具有空间占用小和性能更好的特点,适合在移动电话上使用。同时还提出了一种垃圾短信发送者的可能性排名的方法。 相似文献
8.
在传统垃圾短信过滤系统基础上引入了中文分词算法和朴素贝叶斯算法,使其具有了自学习能力,克服了传统垃圾短信系统需要人工设置、无法适应短信内容变化、误判率高的缺点。实践证明该短信过滤系统具有较高的准确率和适应力。 相似文献
9.
垃圾短信不但占用了有限的网络资源,造成网络拥塞,而且严重影响了广大用户的日常工作和生活。在分析现有的短信过滤系统的基础上,提出一种通过在短消息服务中心和手机客户端过滤相结合的垃圾短信过滤方法。相比传统方法而言,此方法在过滤效率和准确率两方面均有大幅度的提升。 相似文献
10.
随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的社会网络特征,提出了一种新的离线垃圾短信过滤模型.模型针对海量短信数据处理时存在的时空效率的瓶颈问题,提出了线性特征统计算法LFSA,并结合高斯核密度估计和贝叶斯分类器,对短信进行分类过滤.我们使用某省通信运营商提供的30亿条短信数据对模型进行测试,做实验分析.实验结果表明,我们提出的模型能满足运营商的各项性能指标要求,并已部署和应用. 相似文献
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ZHANG Jing 《数字社区&智能家居》2008,(23)
首先分析了短信传输方式:SP-手机和手机-手机,然后分析垃圾短信过滤位置的选择及提出了垃圾短信的过滤方法。最后给出系统的设计思想。 相似文献
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The paper presents a method of email filter based on Naive Bayesian theory that can effectively filter junk mail and illegal mail. Furthermore, the keys of implementation are discussed in detail. The filtering model is obtained from training set of email. The filtering can be done without the users specification of filtering rules. 相似文献
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电子邮件作为互联网技术发展的产物,在给全球网民带来通讯便利的同时,正不可避免地遭遇有悖初衷的运用。最为突出的是随之产生的垃圾邮件像瘟疫一样蔓延,污染网络环境,占用大量传输、存储和运算资源,影响了网络的正常运行。垃圾邮件问题日益严重,受到研究人员的广泛关注。基于内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一。由于常用的特征字串匹配技术对垃圾邮件件的查准率已经不能满足日益提高的过滤系统用户的产品需求,随后引入邻近类别分类的方法,利用基于贝叶斯算法的电子邮件过滤系统,对色情垃圾邮件样本进行分析,可明显提高对垃圾邮件的查准率。 相似文献
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为了能够有效提取邮件样本集的特征及提高垃圾邮件过滤系统的性能,介绍基于N—Gram的切分算法及语言模型,在其基础上,提出了一种改进的N—Gram切分算法,给出了一种结合N—Gram语言模型的贝叶斯过滤模型。实验结果表明,提出的方法有效地提高了垃圾邮件过滤的性能。 相似文献