基于朴素贝叶斯和支持向量机的自适应垃圾短信过滤系统

摘要

随着短信业务的不断发展,垃圾短信的特征和内容也在不断变化,传统垃圾短信过滤系统中存在的主要问题是,短信特征和内容未能得到及时更新而导致过滤性能降低.考虑朴素贝叶斯的快速统计分类及支持向量机(SVM)的增量训练等特点,将其应用于垃圾短信过滤中,并把分析结果及时反馈给在线过滤子系统,使得系统具有更好的自适应性.实验结果表明,该方法可有效地解决当前垃圾短信过滤系统中存在的问题.