离线垃圾短信过滤中社会网络行为模式的分析与应用

• 作者: 俞泱 陈羽中
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 短信过滤 社会网络 行为模式 高斯核密度估计 贝叶斯分类器
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 1877-1881
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 7104字
• 语种: 中文

摘要

随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的社会网络特征,提出了一种新的离线垃圾短信过滤模型.模型针对海量短信数据处理时存在的时空效率的瓶颈问题,提出了线性特征统计算法LFSA,并结合高斯核密度估计和贝叶斯分类器,对短信进行分类过滤.我们使用某省通信运营商提供的30亿条短信数据对模型进行测试,做实验分析.实验结果表明,我们提出的模型能满足运营商的各项性能指标要求,并已部署和应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈羽中	福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室	27	178	7.0	12.0
2	俞泱	福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室	1	1	1.0	1.0