客户端垃圾短信识别与分类算法研究

"客户端垃圾短信识别与分类研究，张魏，李卉，提出了一种基于内容的客户端垃圾短信识别算法以及分类算法。通过建立‘规则-短信’网络，使用迭代算法和反馈机制处理训练语料，筛选特征词并计算权重，以实现对垃圾短信的有效识别和分类。实验显示这种方法合理有效。" 在当前快速发展的移动通信领域，短信服务已经成为人们日常生活中不可或缺的通信工具。然而，随之而来的垃圾短信问题日益严重，对用户造成诸多困扰。据2008年中国互联网协会的数据，垃圾短信数量急剧增长，对社会和个人生活产生了负面影响。传统的垃圾短信过滤方法主要依赖关键词或朴素规则，虽然召回率较高，但准确率不足，可能导致误判。 针对这一问题，该研究提出了一个创新的客户端垃圾短信识别算法。该算法基于内容，利用垃圾短信语料库构建“规则-短信”网络。在这个网络中，每个规则都有相应的权重，这些权重通过迭代算法和反馈机制不断优化，确保在保持高准确率的同时，提高召回率，减少误删的可能性。 此外，为了进一步满足用户需求，研究还设计了分类算法。此算法基于分词技术，通过对训练语料进行分析，选取具有强类别区分度的特征词，并计算它们的权重。这些特征词权重的计算使得已经识别出的垃圾短信可以被精确分类，帮助用户更有效地管理和处理不同类型的垃圾短信。 实验结果显示，该客户端垃圾短信识别和分类算法在实际应用中表现出了良好的效果和实用性，证明了这种方法在应对短信过滤挑战上的潜力。这一研究对于提升移动通信用户体验，降低垃圾短信对个人生活的影响，以及推动相关技术的发展具有重要意义。关键词涵盖了垃圾短信识别、分类技术，以及基于内容的过滤策略，体现了研究的核心内容。