基于Hadoop平台的内容相似度与PageRank的垃圾短信识别融合模型

• 作者: 刘钢庭 叶志雄 朱丽芳 李启文 王丹弘
• 来源期刊: 广东通信技术
• 关键词: 垃圾短信 Hadoop 内容相似度 PageRank 贝叶斯
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 通信热点
• 页码范围: 5-9
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6403.2016.09.002

摘要

垃圾短信是一种包含有欺诈、骚扰等内容的异常短信，不仅损害通信行业的形象，浪费通信卡资源，还会产生商业诈骗，引发客户不满。垃圾短信以商业、广告类和欺骗类信息为主要内容，其特征明显区别于正常短信；同时，客户之间的短信发送行为是一种真实的社交关系。基于此，论文对垃圾短信的识别采用基于Hadoop大数据平台的模型融合方法，在常规的内容相似度模型基础上，对短信发送行为构建PageRank社交技术模型，通过对上述模型加权融合，最后得出批量的高疑似垃圾短信，实验结果表明融合模型效果较优。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶志雄		4	4	1.0	1.0
2	刘钢庭		5	2	1.0	1.0
3	王丹弘		7	6	2.0	2.0
4	朱丽芳		6	4	1.0	2.0
5	李启文		1	0	0.0	0.0