短信营销驱动的高效特征值过滤匹配算法研究

该篇论文名为《论文研究-一种基于特征值的短信过滤匹配算法》，由钱苏林、李炜和王晶共同撰写。作者们关注的是当前快速发展的短信营销业务，这项业务的广泛应用导致对短信过滤匹配功能的需求日益增强。为了满足这种需求，他们提出了一个高效的短信过滤匹配算法。 该算法的核心思想是利用短信的特征值进行筛选，通过对短信进行分片，并采用位向量法来提取和处理这些特征值。这种方法能够有效地识别和处理大量短信，提高过滤匹配的效率。编辑距离算法在此过程中也起到了关键作用，通过计算不同短信之间的相似度，确保匹配的准确性。 论文详细介绍了特征值算法的操作流程，包括数据预处理、特征提取、比较和匹配等步骤，旨在确保算法的实用性和有效性。同时，作者们还进行了深入的理论分析和实际效果对比，以证明他们的方法在实际应用中具有优越性能。 论文的研究背景涉及国家自然科学基金、973计划项目以及中央高校基本科研业务费等多个资助项目，显示出研究者们对于该领域的重视和扎实的学术基础。作者钱苏林专注于业务网络智能化研究，而王晶则作为通信联系人，展示了她在该领域的专业能力。 关键词包括“短信”、“特征值”、“编辑距离”和“高效过滤匹配”，这表明了论文的主要关注点和技术手段。整体上，这篇论文为短信营销业务的短信过滤匹配提供了一个创新且实用的解决方案，有助于提升业务处理效率和用户体验。读者可以从中了解到如何将数学理论与实际短信处理结合，优化短信营销中的信息筛选过程。