国外垃圾短信分类算法研究现状

在国外，垃圾短信分类算法的研究已经有了一些成果。以下是一些国外研究的现状：

1. 基于机器学习的垃圾短信分类算法：该算法主要是通过分析短信的内容、发送者等信息，使用机器学习算法进行分类。常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。

2. 基于深度学习的垃圾短信分类算法：该算法使用深度学习模型进行分类，如卷积神经网络、循环神经网络等。这些模型可以自动学习特征，并能够适应不同类型的垃圾短信。

3. 基于规则的垃圾短信分类算法：该算法是通过制定一些分类规则，对短信进行分类。例如，可以通过关键词、短信发送时间等规则进行分类。

4. 基于集成学习的垃圾短信分类算法：该算法是将多个独立的分类器进行集成，以提高分类准确率。常用的集成学习算法包括随机森林、AdaBoost等。

总体来说，国外的垃圾短信分类算法已经较为成熟，但是也存在一些问题，例如分类效果不稳定、需要大量的训练数据等。