基于智能分类的垃圾短信过滤:现状与前景
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更新于2024-09-14
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该文献综述主要聚焦于"基于智能分类的垃圾短信过滤方法研究",由衡水学院物理与电子信息系2009级电子信息工程专业的学生张燕燕撰写,指导教师为李雪梅。论文探讨了在通信行业高度发达、手机普及率提升的背景下,垃圾短信问题的日益严重性。随着手机短信业务的广泛应用,它已经成为人们日常通信的主要途径,但与此同时,垃圾短信的泛滥给用户带来了诸多不便,影响了用户的体验和信息安全。
作者首先强调了垃圾短信过滤的必要性,指出垃圾短信的广泛传播不仅对国家安全和社会稳定构成威胁,还对运营商设备安全和市场秩序造成挑战。通过实施短信智能监管,建立高效、准确的监管平台,能够提升用户体验,保护个人隐私,同时推动基于短信应用的产业发展,创造经济价值。
针对国内外现状,作者指出由于短信业务发展时间短,且技术上存在复杂性和灵活性,垃圾短信的过滤技术仍处于初级阶段。尽管各大运营商已尝试采用一些方法,如黑白名单过滤,但整体上尚未找到一种成熟且全面的解决方案。各运营商正在积极探索,寻求针对自身网络特性的有效监控和过滤策略。
综述部分可能还会深入分析现有的垃圾短信过滤技术,如内容过滤、行为分析、机器学习等技术的应用及其局限性。此外,还可能探讨未来的研究趋势,如结合大数据分析、人工智能等先进技术提升垃圾短信识别的准确性,以及如何与法律法规相结合,构建更加完善的垃圾短信防治体系。
在整个文献综述中,作者将基于国内外研究成果,提出自己的研究目标和方法论,为后续的垃圾短信过滤技术研究提供理论基础和实践指导。通过这个综述,读者可以了解到当前垃圾短信过滤领域的热点问题和未来发展方向。
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