随着无线通信服务功能的不断增强和完善,短信业务在为用户提供便捷消息服务的同时,也为信息垃圾的传播提供了一条方便的渠道。垃圾短信的存在给用户与运营商均带来了不少的烦恼:诸如,用户可能被恐吓、骚扰;而运营商也会由于用户错误的判断垃圾短信的来源而受到用户的误解,严重的影响运营商的良好声誉。此外,如果用户在话费余额不多或不足时,利用系统扣费的延时,在此段时间内频繁、大量发送短信,恶意欠费,将给运营商带来一定的经济损失。因此,研究垃圾短信的识别与处理具有重要意义。本文首先介绍了短信的系统结构和工作原理和垃圾短信的产生机理:其次介绍了数据挖掘的概念和基本方法;然后重点分析了为动态对垃圾短信进行识别同时还根据垃圾短信数据特点,采用了数据挖掘常用算法:分类中的决策树归纳法和聚类中基于模型的方法。通过垃圾短信识别技术的应用的三大规则以及规则提取推算出识别公式,构建出决策树数模,从而得到识别公式。有了识别公式自然能够从海量的信息中筛选出垃圾短信。紧接着介绍了整个处理系统的逻辑结构和软件架构,并分析了系统的原理本文分五个部分,具体结构如下:第一部分:主要阐述了本文的研究意义和研究背景以及研究重点;第二部分:主要阐述了GSM网络短消息系统的结构,垃圾短信的机理第三部分:主要阐述了数据挖掘的基本理论基础;第四部分:这个章节是本文的重点,主要围绕对垃圾短信进行识别和处理来阐述,具体涉及到数学方法提出的思想基础、求解问题的数学模型、总体设计的实现原理。第五部分:主要是对研究工作的总结以及对研究趋势的展望。