基于内容的手机垃圾短信过滤软件的设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·论文背景 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-11页 |
| ·垃圾短信的定义 | 第7-8页 |
| ·国内外短信息过滤技术现状 | 第8-11页 |
| ·研究内容及意义 | 第11-12页 |
| ·章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 相关理论与技术分析 | 第13-23页 |
| ·文本挖掘概述 | 第13-16页 |
| ·文本分类定义 | 第13-14页 |
| ·文本分类的一般流程[8] | 第14-15页 |
| ·文本预处理 | 第15-16页 |
| ·特征词提取 | 第16页 |
| ·分类方法介绍 | 第16页 |
| ·高通 BREW 平台技术 | 第16-22页 |
| ·BREW 平台的概念 | 第16-17页 |
| ·BREW 平台的层次 | 第17-19页 |
| ·BREW 的执行环境 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 短信分类关键问题的分析 | 第23-37页 |
| ·中文分词技术 | 第23-24页 |
| ·特征选择技术 | 第24-27页 |
| ·三种基于统计的分类方法 | 第27-34页 |
| ·k NN 分类算法 | 第27-28页 |
| ·贝叶斯分类算法 | 第28-31页 |
| ·SVM 分类算法 | 第31-34页 |
| ·三种算法性能对比 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 手机垃圾短信过滤软件的设计 | 第37-49页 |
| ·MVC 设计模式 | 第37页 |
| ·手机垃圾短信过滤软件总体模型设计 | 第37-47页 |
| ·黑白名单模块 | 第41-43页 |
| ·预处理分词模块 | 第43-45页 |
| ·特征词提取模块 | 第45-46页 |
| ·贝叶斯分类模块 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 手机垃圾短信过滤软件的实现 | 第49-63页 |
| ·黑白名单过滤的实现 | 第50-55页 |
| ·白名单的实现 | 第50-51页 |
| ·黑名单的实现 | 第51-55页 |
| ·分词预处理的实现 | 第55-58页 |
| ·短信预处理实现 | 第55-56页 |
| ·短信分词实现 | 第56-58页 |
| ·贝叶斯过滤实现 | 第58-61页 |
| ·软件实现性能测试 | 第61-62页 |
| ·分类性能评价指标 | 第61页 |
| ·分类实验结果 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结 | 第63-65页 |
| ·本文贡献 | 第63页 |
| ·存在问题 | 第63页 |
| ·未来展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
