原文服务方: 河南科学       
摘要:
在手机短信的使用中,垃圾短信的数量、特征及内容均在不断地变化.传统的基于固定模式的检测方法,比如:黑白名单和基于内容检测的方法都会出现因信息更新不及时而导致的性能降低的情况.因此提出一种基于改进的朴素贝叶斯的方法以提高垃圾短信分类的性能.首先利用频繁出现的单词创建数据特征,然后找出垃圾短信和非垃圾短信的差异特征词来构建分类关键词,最后应用改进的朴素贝叶斯算法进行分类.实验结果表明,新算法可以有效地提高分类精度.
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文献信息
篇名 基于改进朴素贝叶斯法的手机垃圾短信过滤算法研究
来源期刊 河南科学 学科
关键词 垃圾短信 数据不均衡 频繁项特征 朴素贝叶斯
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 数学研究与信息科学
研究方向 页码范围 17-21
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张珏 榆林学院信息工程学院 13 21 3.0 4.0
2 田建学 榆林学院信息工程学院 5 8 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (86)
共引文献  (49)
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研究主题发展历程
节点文献
垃圾短信
数据不均衡
频繁项特征
朴素贝叶斯
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南科学
月刊
1004-3918
41-1084/N
大16开
1982-01-01
chi
出版文献量(篇)
7317
总下载数(次)
0
总被引数(次)
26314
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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