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垃圾短信过滤与举报系统的设计与服务器端的实现的开题报告
一、选题背景
随着移动通信技术的发展和互联网的普及，垃圾信息的传播规模和频率日益增加，这给人们的日常生活带来了诸多不便，也增加了人们的信息安全隐患。
垃圾短信是一种常见的垃圾信息，它会对人们的正常生活和工作造成很大的干扰，同时也会危害人们的财产安全和个人隐私。
为了解决这一问题，本文将设计一种垃圾短信过滤与举报系统。该系统能够对短信进行分类识别和过滤，同时让用户可以方便地将垃圾短信进行举报和投诉。该系统的主要特点包括：
1.提供准确可靠的垃圾短信识别和过滤功能，保障用户的信息安全。
2.提供便捷的举报和投诉机制，让用户可以方便地进行垃圾短信的举报和投诉。
3.可扩展性强，支持在不同平台和设备上运行。
4.接口简单易用，不需要用户进行复杂的设置和操作。
二、研究目标与研究方法
2.1研究目标
本文的主要目标是设计一种基于机器学习和分类算法的垃圾短信过滤与举报系统。具体研究目标包括：
1.设计并实现基于机器学习的短信分类算法，实现准确的短信分类。
2.开发统一的短信处理接口，支持对短信的快速、准确的检测和分类。
3.开发短信存储系统，实现对垃圾短信的自动举报和处理。
4.建立完善的用户反馈与监管体系，提高对垃圾短信的治理效果。
2.2研究方法
本文将采用以下研究方法：
1.调研已有的短信过滤和分类技术，如朴素贝叶斯算法和支持向量机算法，分析其优缺点和适用范围。
2.设计短信过滤与举报系统的功能模块和架构，确定所使用的算法和技术。
3.实现基于机器学习的短信分类算法，并对算法进行测试和优化。
4.设计并实现系统的用户接口、存储系统和管理后台等功能模块。
5.进行系统测试和性能评估，分析系统的优点和不足，提出改进意见和建议。
三、论文结构安排
本文将包括以下几个部分的内容：
1.绪论：介绍选题背景、研究目标和主要内容。
2.相关技术与算法：介绍相关的短信过滤和分类技术，分析其优缺点和适用范围，以及所使用的算法和技术。
3.系统架构与设计：介绍系统的功能模块和架构设计，包括存储系统、用户反馈系统等。
4.系统实现与测试：详细介绍系统的实现过程和测试结果，分析性能和优缺点。
5.总结与展望：总结本文的研究成果，并展望未来的工作。