短信智能分析：朴素贝叶斯与支持向量机结合的应用

"基于朴素贝叶斯和支持向量机的短信智能分析系统设计 (2010年)" 在2010年的这篇论文中，作者提出了一个创新的短信智能分析系统，旨在解决日益严重的垃圾短信骚扰问题。这个系统是基于两种机器学习算法的结合：朴素贝叶斯（Naive Bayes）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。这两种算法在文本分类和数据分析领域有着广泛的应用。 朴素贝叶斯是一种基于概率的分类方法，它假设特征之间相互独立，并利用贝叶斯定理来计算给定特定特征时某一类别的概率。在垃圾短信过滤中，朴素贝叶斯能够快速地对短信进行统计分类，通过对短信内容中的关键词进行概率分析，判断其是否属于垃圾信息。由于其计算效率高，适用于大量数据的处理，因此在实时性要求较高的应用场景中，朴素贝叶斯是一个理想的选择。 另一方面，支持向量机是一种监督学习模型，特别擅长处理小样本数据集和非线性分类问题。SVM通过构造超平面将数据分为两类，同时最大化类别间的间隔，以提高分类准确性。在本系统中，SVM的增量训练特性使得系统能够在不断接收新数据时进行动态调整，无需重新训练整个模型，这在应对垃圾短信模式的快速变化方面具有显著优势。 论文指出，通过结合这两种算法，可以实现更高效、更准确的垃圾短信过滤。作者在实际操作中，使用了一个包含12万条短信的数据集，对系统进行了反复实验。实验结果显示，这种结合方法有效地解决了现有垃圾短信过滤系统存在的问题，提高了系统的自适应性和过滤效果。 关键词涉及的领域包括垃圾短信过滤、贝叶斯算法、支持向量机以及文本分类。论文的分类号为TP309，通常对应于计算机科学技术的子领域，如信息处理技术。文献标识码A则表示这是一篇应用型研究论文。 这篇论文提出的短信智能分析系统通过融合朴素贝叶斯和支持向量机的优势，提供了一种有效对抗垃圾短信的方法。这种方法不仅能够快速分类短信，还具备了良好的自适应性，对于实时更新的垃圾短信模式有较强的识别能力。这为今后的垃圾信息过滤技术和智能信息处理提供了有价值的参考。