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文檔簡介
1、面向中文的短信過濾技術是中文移動市場迫切需要的一種技術。目前移動平臺上的中文短信過濾技術以黑名單過濾和關鍵詞過濾為主。本論文主要介紹了一個與當前主流中文短信過濾不同的新型過濾技術。該技術是便于在移動設備上實現,結合了中文短信的內容特征,以規(guī)則庫過濾為基礎的內容過濾技術。該技術提高了短信過濾準確率、垃圾短信召回率,降低了正常短信錯判率。 短信內容過濾是文本分類技術的一種,目前應用最廣泛的文本分類技術有很多,最大熵和決策樹兩種算法分
2、別作為基于統(tǒng)計的和基于規(guī)則的文本分類技術的代表算法大量應用于內容過濾。本文也將這兩種算法與本文提出的基于輕量級規(guī)則庫的內容過濾技術進行對比實驗,以驗證本文提出的基于輕量級規(guī)則庫的內容過濾技術是否滿足實際要求。本文提出的基于輕量級規(guī)則庫的內容過濾技術由兩部分構成:第一部分,規(guī)則匹配。規(guī)則匹配是短信內容過濾的第一階段。在該階段中關鍵詞規(guī)則匹配是核心。關鍵詞規(guī)則的匹配需要使用中文多模式字符串匹配算法。國際上經典的字符串匹配算法都是針對英文字符
3、串進行匹配的。多模式串匹配算法也是如此,例如,AC,WM等等。本文提出一種針對中文的多模式串匹配算法UIAC。同時,與UIAC算法配合還有其他規(guī)則匹配方法:短信文本長度,文本中含有的標點,電話號碼,URL等等特征。另外,在該階段還要做手機平臺上中文編碼的轉換等處理工作。該階段的輸出是中間向量文件。第二部分,過濾。過濾是短信過濾處理的第二階段。本文提出了輕量級規(guī)則庫過濾算法。該算法與最大熵和決策樹兩種經典算法相比,更加有利于在資源有限的移
4、動設備上實現。 作為對比,在規(guī)則匹配的試驗階段除了產生輕量級規(guī)則庫過濾中間向量文件外還產生了最大熵中間向量文件和決策樹中間向量文件,并且分別用最大熵模型和決策樹模型進行處理。之后對比了輕量級規(guī)則庫和其他兩種算法的準確率、召回率以及正常短信誤判率。 實驗使用的短信條數為1000條,正常短信和垃圾短信各500條。對輕量級規(guī)則庫、最大熵、決策樹分別進行了實驗,并且將三種算法結果進行比較。實驗結果顯示,輕量級規(guī)則庫與其它兩種方法
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