Android垃圾短信过滤系统：基于改进朴素贝叶斯的文本分类研究

"基于Android的垃圾短信过滤系统.pdf" 在当今移动通信时代，短信服务作为便捷的通讯方式，深受用户喜爱。然而，随着垃圾短信的泛滥，它已成为了信息安全领域的一大问题，严重影响了用户的日常生活。垃圾短信过滤系统是解决这一问题的关键。本文针对这一热点问题，深入探讨了垃圾短信的分类方法，特别是运用改进的朴素贝叶斯分类算法来提升过滤效率和准确性。 首先，文章阐述了垃圾短信的定义，即那些未经用户同意，强行发送的广告、诈骗或其他有害信息。当前反垃圾短信技术正处在不断发展之中，各种过滤策略层出不穷。其中，中文短信的分类是一项基础任务，涉及文本特征提取和分类模型的构建。 本文的核心在于介绍了贝叶斯分类方法。朴素贝叶斯算法是一种常见的文本分类技术，但在处理短信过滤时，其朴素假设可能导致正常短信被误判为垃圾短信，从而造成不便。为解决这个问题，作者提出了改进的朴素贝叶斯分类模型，结合黑白名单过滤机制，以降低正常短信的误判率。实验结果显示，该模型在自建的中文短信语料库上表现优秀，能有效分类短信，同时减少误判。 其次，基于Android平台，设计并实现了一个智能短信过滤系统。该系统能自动对接收到的短信进行分类，适应用户对不同垃圾短信判断标准的变化需求，提高了用户体验。系统的动态适应性是其一大亮点，能够在不断变化的垃圾短信类型中保持较高的过滤效果。 此外，鉴于缺乏公开且规范的中文短信语料库，作者进行了大量的数据收集工作，建立了一个真实、规范的中文短信语料库，为后续的实验和研究提供了可靠的基础。 最后，文章对垃圾短信过滤的研究现状进行了综述，涵盖了垃圾短信的定义、产生原因、危害以及常用的分类技术。这些内容为理解垃圾短信过滤的重要性提供了背景信息。 关键词：Android，朴素贝叶斯算法，文本分类，垃圾短信 通过以上内容，我们可以看到，这篇论文不仅探讨了垃圾短信过滤的技术挑战，还提出了一种有效的解决方案，对实际应用有着重要的指导意义。在Android平台上实现的智能过滤系统，结合改进的分类算法，有望为用户提供更安全、更高效的短信环境。同时，自建的中文短信语料库也为未来的研究提供了宝贵的资源。