垃圾短信的智能识别和实时处理

摘要

本文提出了短信语义和号码特征相结合的垃圾信息智能识别方法.在分类器的设计上,采用了BP神经网络与支撑矢量机(SVM)的分类集成技术,使得分类识别效果明显.垃圾短信的学习样本识别正确率达99.86%,测试样本识别正确率达到97.4%.由于本文方法提取的特征构成了稀疏矩阵,因此大大缩短了,机器学习时间,使得系统具有实时学习和实时提高分类能力的功能.