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基于文本挖掘的垃圾短信过滤方法的开题报告
一、选题意义
随着互联网的普及，人们越来越依赖于电子邮件和短信进行沟通。然而，与此同时，垃圾邮件和垃圾短信也随之增长。垃圾短信不仅会浪费人们的时间和金钱，还可能导致安全问题和隐私侵犯。因此，垃圾短信的过滤和识别已成为一项紧迫的任务。本文将探讨一种基于文本挖掘的方法，以提高垃圾短信过滤的准确率和效率。
二、研究内容
本文旨在设计和实现一种基于文本挖掘的垃圾短信过滤方法。具体研究内容包括：
1.数据预处理：对文本数据进行清洗和预处理，包括去除停用词、词干提取等。
2.特征提取和选择：对文本数据进行特征提取，并通过特征选择技术筛选出最有用的特征。
3.模型训练和评估：用机器学习算法构建分类模型，并通过交叉验证等方法对模型进行训练和评估。
4.系统实现：基于所设计的模型，开发一套垃圾短信过滤系统，并对其效果进行测试和评估。
三、研究方法
本文采用以下研究方法：
1.文献综述：收集与垃圾短信过滤相关的文献资料，了解现有的研究方法和技术，并进行分析和总结。
2.实验设计：设计实验方案，选择合适的文本特征、机器学习算法等，并确定实验数据集和评估指标。
3.数据处理和模型训练：对实验数据集进行数据预处理、特征提取和选择，并通过机器学习算法训练分类模型。
4.实验评估和结果分析：使用交叉验证等方法对所设计的垃圾短信过滤系统进行评估，并分析实验结果和效果。
四、预期成果
本文预期取得以下成果：
1.设计和实现一种基于文本挖掘的垃圾短信过滤方法，提高垃圾短信过滤的准确率和效率。
2.构建一个可用的垃圾短信过滤系统，为用户提供更好的短信沟通体验。
3.深入探究基于文本挖掘的垃圾短信过滤技术，并为相关研究提供思路和借鉴。
五、进度安排
1.文献综述和实验设计：2021年9月-2021年10月
2.数据处理和模型训练：2021年10月-2022年2月
3.实验评估和结果分析：2022年2月-2022年4月
4.论文撰写和论文答辩：2022年4月-2022年6月
六、参考文献
1.HuangH,ChangY,ChenC.Asurveyofrecentadvancesinspamdetectiontechniques.JournalofNetworkandComputerApplications,2013,36(1):35-59.
2.ChoudharyA,SarohaK,KumarV.Spamdetectionusingmachinelearningtechniques:Areview.JournalofIntelligentInformationSystems,2018,50(1):3-42.
3.ZhangY,YuY,HuangD,etal.Asurveyoncontent-basedspamfiltering.ExpertSystemswithApplications,2015,42(20):7234-7253.
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