基于稀疏自编码器和SVM的垃圾短信过滤

• 作者: 张小川 彭娟 王贵新 郑孝宗
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 支撑矢量机 稀疏自编码器 短信 特征提取
• 年，卷（期）: 2016,（17）
• 所属期刊栏目: 电子技术应用
• 页码范围: 145-148
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.17.036

摘要

在垃圾短信过滤系统中，传统方法的短信息特征很难准确地考虑到词语的贡献。提出了一种新的特征词查找和特征构造方法，较好地反映了词语之间的关系和在短信中的贡献度。通过联合采用稀疏自编码器和支撑矢量机（SVM）进行学习和分类仿真实验，结果表明过滤效果比目前报道的类似分类器效果有显著的提升和改进。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小川		44	178	8.0	9.0
2	郑孝宗		9	13	2.0	3.0
3	王贵新		11	15	3.0	3.0
4	彭娟		13	10	2.0	3.0