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基于文本挖掘的垃圾短信过滤方法的中期报告
一、研究背景
随着短信作为一种重要的通讯方式，人们越来越依赖于短信。但是，随之而来的是垃圾短信的大量涌现，令人苦恼。同时，由于短信的长度限制和限制，使得传统的基于内容的分类技术不能完全解决垃圾短信过滤的问题。因此，基于文本挖掘技术的垃圾短信过滤逐渐受到关注。
二、研究内容
本文从以下几个方面入手，对基于文本挖掘的垃圾短信过滤进行研究：
1.特征选择：根据网上公开的大规模短信数据集，我们从文本的角度出发，对短信的特征进行了选择和提取。通过构造合适的特征向量，我们能够更好地描述短信的语义和结构，从而提高分类的准确率。
2.分类算法：我们选择了传统的朴素贝叶斯算法和支持向量机算法来进行研究。通过对算法的参数及其对分类性能的影响进行分析和测试，我们将对两种算法进行比较和评估。
3.实验数据：我们采取了诸如互联网上公开的中文短信数据集作为分析和实验数据。
三、研究计划
到目前为止，我们已完成了垃圾短信特征提取和分类算法的初步研究。未来，我们计划从以下几个方面继续深入研究：
1.特征优化：我们将从增加新特征、特征权重与阈值筛选、利用跨样本估计、基于词典和语义等方面进行特征优化。
2.优化分类算法：我们将在现有算法上进行改进，同时研究新的分类算法，以进一步提高分类精度。
3.应用和测试：我们将对所设计的分类方法进行测试和验证，并将其应用于实际垃圾短信过滤系统中。
四、总结
基于文本挖掘的垃圾短信过滤技术是解决当前短信垃圾信息过滤问题的有效方法之一。在未来的研究中，我们将继续优化和完善这一技术，以便更好地服务于人们的日常生活。