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手机短消息不良信息过滤方法的研究与实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第11-20页
    1.1 课题背景第12-13页
    1.2 不良短消息的产生机理第13-14页
    1.3 国内外的研究现状第14-17页
        1.3.1 国内外不良短消息防范现状第14-16页
        1.3.2 国内外文本分类和信息过滤技术研究现状第16-17页
    1.4 本文的主要研究工作及创新点第17-18页
        1.4.1 主要的研究工作第17-18页
        1.4.2 本文工作的主要创新点第18页
    1.5 论文组织结构第18-20页
2 过滤系统的相关理论与技术实现第20-28页
    2.1 不良短消息过滤的基本概念第20-21页
        2.1.1 不良短消息过滤的定义第20页
        2.1.2 短消息的相关特点第20-21页
        2.1.3 不良短消息过滤的一般方法第21页
    2.2 短消息文本特征的表示方法第21-24页
        2.2.1 短消息预处理第22页
        2.2.2 中文分词第22-24页
    2.3 中文分词的实现第24-26页
    2.4 开发平台的选择第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
3 特征选取方法的比较与TFIDF 特征选取算法的实现第28-34页
    3.1 特征选取算法第28-30页
        3.1.1 TFIDF 法第28-29页
        3.1.2 信息增益值法第29页
        3.1.3 期望交叉熵第29-30页
        3.1.4 相关信息量第30页
        3.1.5 文本证据权第30页
    3.2 特征选取算法的比较第30-31页
    3.3 本文采用的特征选取算法第31-33页
    3.4 本章小结第33-34页
4 不良短消息过滤模块(SMS-B-D)设计与实现第34-43页
    4.1 文本分类的方法第34-37页
        4.1.1 决策树第34页
        4.1.2 K 近邻方法第34-36页
        4.1.3 支持向量机第36页
        4.1.4 贝叶斯方法第36-37页
    4.2 分类算法的比较第37-38页
    4.3 本文提出的文本分类算法第38-41页
        4.3.1 多变量贝努利事件模型第38-39页
        4.3.2 多项式事件模型第39-40页
        4.3.3 基于最小风险的贝叶斯决策第40-41页
    4.4 SMS-B-D 过滤模块的实现第41-42页
    4.5 本章小结第42-43页
5 SMS-B-D 模块在 SMS-119 系统中的应用第43-58页
    5.1 SMS-119 系统总体框架第43-47页
        5.1.1 SMS-119 系统的体系架构第43-45页
        5.1.2 SMS-119 系统的系统框架第45-47页
        5.1.3 SMS-119 系统数据流程第47页
    5.2 SMS-119 系统的主要功能模块第47-55页
        5.2.1 SMS-119 系统过滤及挖掘功能第48页
        5.2.2 SMS-119 系统信息调度功能第48-49页
        5.2.3 SMS-119 系统客户端功能第49-55页
    5.3 SMS-119 系统的应用技术及系统特点第55-57页
        5.3.1 数据仓库及数据分区存储技术第55页
        5.3.2 C/S 与 B/S 结合技术第55-56页
        5.3.3 Oracle 分布式数据库技术第56-57页
    5.4 本章小结第57-58页
6 实验结果与分析第58-61页
    6.1 质量评价体系第58-59页
        6.1.1 查准率第58页
        6.1.2 查全率第58页
        6.1.3 F 测试值第58-59页
        6.1.4 评价指标的实际意义第59页
    6.2 实验结果第59-60页
        6.2.1 测试环境第59页
        6.2.2 测试方法第59-60页
        6.2.3 测试过程第60页
        6.2.4 实验分析第60页
    6.3 本章小结第60-61页
7 总结与展望第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
攻读学位期间发表的学术论文目录第68-69页
上海交通大学学位论文答辩决议书第69页

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