基于文本分类算法的垃圾短信过滤技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第9页 |
| ·问题描述 | 第9-12页 |
| ·垃圾短信的定义及分类 | 第9-11页 |
| ·垃圾短信的危害 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-17页 |
| ·国外垃圾短信整治状况 | 第12-13页 |
| ·国内垃圾短信整治状况 | 第13-16页 |
| ·现有的垃圾短信监管技术 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 文本挖掘关键技术分析 | 第19-41页 |
| ·文本预处理 | 第20-21页 |
| ·文本特征提取 | 第21-31页 |
| ·文本特征抽取 | 第22-25页 |
| ·文本特征选择 | 第25-31页 |
| ·文本分类 | 第31-38页 |
| ·文本分类框架 | 第31-33页 |
| ·常见文本分类方法 | 第33-37页 |
| ·文本分类的结果评价 | 第37-38页 |
| ·文本挖掘的应用 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 垃圾短信过滤技术 | 第41-51页 |
| ·垃圾短信 | 第41-43页 |
| ·短信文本的格式 | 第41-42页 |
| ·垃圾短信的内容特征 | 第42页 |
| ·垃圾短信过滤特点 | 第42-43页 |
| ·短信文本预处理 | 第43页 |
| ·现有短信过滤技术 | 第43-45页 |
| ·黑/白名单技术 | 第44页 |
| ·发送频率监控方式 | 第44页 |
| ·关键词过滤技术方式 | 第44-45页 |
| ·贝叶斯短信过滤 | 第45-50页 |
| ·贝叶斯方法简介 | 第45-47页 |
| ·基于最小风险的贝叶斯决策 | 第47-49页 |
| ·贝叶斯过滤的反馈学习 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于多层的垃圾短信过滤系统 | 第51-68页 |
| ·多层的垃圾短信过滤系统的分析与设计 | 第51-52页 |
| ·系统中的主要过滤模块 | 第52-54页 |
| ·系统主要处理流程 | 第54-64页 |
| ·用户信任度抽样流程 | 第55-58页 |
| ·用户短信长度过滤流程 | 第58-59页 |
| ·关键词过滤流程 | 第59-60页 |
| ·内容过滤流程 | 第60-61页 |
| ·正常短信处理流程 | 第61-63页 |
| ·垃圾短信的处理流程 | 第63-64页 |
| ·实验与分析 | 第64-67页 |
| ·实验环境 | 第64页 |
| ·实验数据 | 第64页 |
| ·实验评价标准 | 第64-66页 |
| ·系统运行界面 | 第66-67页 |
| ·实验结果与分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第75页 |
