【摘 要】
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随着通讯工具的发展,手机短信以其价格低廉、收发便捷、移动性好的特点受到了人们的欢迎。但在为人们带来极大便利的同时,随之而来的诸多垃圾短信问题日益严峻。广告信息、欺
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随着通讯工具的发展,手机短信以其价格低廉、收发便捷、移动性好的特点受到了人们的欢迎。但在为人们带来极大便利的同时,随之而来的诸多垃圾短信问题日益严峻。广告信息、欺诈短信、谣言散布等短信内容,严重危害了社会公共安全。然而目前对于垃圾短信监管的法律条例还不完善,许多不良组织走法律的擦边球收集手机信息并卖给有需要的商家和业务人员获取利益,这严重危害了用户的信息安全和正常生活。相信每个人打开手机就能看到各式各样推销、促销活动以及一些中奖诈骗等垃圾信息,这令人不厌其烦。为了有效改善以上问题,提出更加准确的垃圾短信识别方法。本文选取80万短信数据进行分析建模,基于短信文本内容,建立识别模型,准确地识别出垃圾短信,从而解决垃圾短信过滤问题。首先,通过对短信文本内容进行分析探索发现数据分布不均衡和文本内容里存在诸多无意义信息像重复字符、脱敏字符、火星文等,这对文本分类的精度会产生很大的影响。接着,通过简单随机抽样和欠抽样来解决不均衡数据集问题并对文本进行语料压缩、去除重复值和脱敏字符、中文分词、添加自定义词典剔除停用词等预处理把文本中无用信息过滤掉。然后,构造垃圾短信和正常短信词频矩阵并初步对数据进行词云构造可视化,直观显示垃圾短信和正常短信的重要成分词语,并进行对比展示垃圾短信和正常短信的不同之处。最后,通过LDA主题分析算法对垃圾短信进行主题分析归纳出垃圾短信的几种类别,在垃圾短信分类中初步进行KNN算法尝试得出正确率不高、分类效果不理想,在查阅大量资料之后进一步运用朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)进行分类并在此基础上做了改进,得到样本外数据的预测结果,综合正确率均达到95%以上,对垃圾短信实现了精准分类。本文的主要创新点在于改进了朴素贝叶斯模型,利用加法平滑(additive smoothing,又叫拉普拉斯平滑(Laplace smothing)解决零概率问题和对条件概率连乘取对数法避免乘法溢出风险,极大地提高了分类的准确率。运用本文方法所得到的垃圾短信识别的准确预测,能够为运营商准确检测垃圾短信提供参考帮助挽回形象,同时也解决了用户的困扰。
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