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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>基于MapReduce的樸素貝葉斯垃圾短信過濾研究

      基于MapReduce的樸素貝葉斯垃圾短信過濾研究

      2017-12-06 | rar | 1.04 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　由于手機普及率的提高和短信通信費的低廉，垃圾短信已經嚴重侵擾到了手機用戶的正常生活，詐騙短信更是使不少用戶蒙受損失。《2015上半年中國移動互聯(lián)網安全報告》顯示，全國垃圾短信數(shù)量高達199億條。所以為廣大用戶建立起來一個可靠、準確、高效、智能的短信過濾平臺，對手機短信實施有效的管制，具有重要的意義和價值。

      　　當前垃圾短信過濾技術主要分為基于關鍵詞和基于短信內容的過濾。前者要求只要短信中包括的敏感詞匯超過一定數(shù)目就被認定為垃圾短信，該方法簡單但是誤判率比較高；一種是基于短信內容的過濾，通過機器學習的方法把短信自動分為正常短信和垃圾短信。通過對基于機器學習的短信文本自動分類常用算法樸素貝葉斯、SVM、KNN、人工神經網絡算法等有缺點進行分析，選取簡單高效的樸素貝葉斯算法。針對海量短信數(shù)據(jù)，本文提出基于MapReduce的樸素貝葉斯垃圾短信過濾方案，將垃圾短信過濾過程移植到云計算平臺，充分利用云計算平臺對海量數(shù)據(jù)的高效存儲和處理能力，通過MapReduce模型對垃圾短信過濾過程進行并行化處理，實現(xiàn)垃圾短信高效、智能的過濾。

      基于MapReduce的樸素貝葉斯垃圾短信過濾研究

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