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基于深度特征语义学习模型的垃圾短信文本聚类研究
标题：基于深度特征语义学习模型的垃圾短信文本聚类研究
摘要：
随着智能手机的普及以及移动互联网的快速发展，垃圾短信问题成为人们日常生活中的一个严重困扰。对垃圾短信文本进行聚类可以有效地提高垃圾短信检测的效率和准确率。本文提出了一种基于深度特征语义学习模型的垃圾短信文本聚类方法，通过对垃圾短信文本进行特征提取和语义学习，实现对垃圾短信的聚类分析。实验结果表明，该方法能够有效地提高垃圾短信的聚类效果。
关键词：垃圾短信；聚类；深度特征；语义学习
1.引言
随着智能手机的普及，人们越来越频繁地使用手机和移动互联网进行通信。然而，随之而来的问题是，垃圾短信的数量也越来越多。垃圾短信不仅浪费用户的时间和精力，还可能导致用户信息泄露、诈骗等不良后果。因此，对垃圾短信进行高效准确的检测和处理显得非常重要。
2.相关工作
目前，垃圾短信文本聚类的研究主要集中在使用传统机器学习方法以及基于规则的方法上。传统机器学习方法通常是使用特征提取和分类器训练的方式，但是由于垃圾短信文本的特征复杂多样，传统方法往往难以获取到准确的特征和模型。基于规则的方法则是通过预定义的规则和规则库进行判别，但是这种方法依赖于规则的准确性和完整性，无法很好地适应垃圾短信的快速变化。
3.方法设计
本文提出了一种基于深度特征语义学习模型的垃圾短信文本聚类方法。该方法包括以下步骤：
3.1数据预处理
首先，对垃圾短信数据进行清洗和预处理，包括去除停用词、分词、词干化等步骤。同时，建立词袋模型进行文本表示，将每个文本表示为一个向量。
3.2特征提取
使用深度学习模型对预处理后的垃圾短信文本进行特征提取。我们选择使用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，通过训练的方式将垃圾短信文本转化为高维特征表示。
3.3语义学习
利用生成对抗网络（GAN）进行垃圾短信文本的语义学习。生成器和判别器通过对抗学习的方式相互竞争，生成器通过不断生成更加逼真的垃圾短信文本来欺骗判别器，而判别器则通过区分真实垃圾短信和生成的垃圾短信来提高自己的判别能力。
3.4聚类分析
最后，使用聚类算法对生成的深度特征进行聚类分析，将相似的垃圾短信文本归为同一类别。常用的聚类算法包括K-means、DBSCAN等。
4.实验与结果分析
本文在垃圾短信数据集上进行了实验，比较了提出的方法与传统方法的聚类效果。实验结果表明，基于深度特征语义学习模型的垃圾短信文本聚类方法能够有效地提高聚类效果，准确率和召回率均有显著提升。
5.结论与展望
本文提出了一种基于深度特征语义学习模型的垃圾短信文本聚类方法，通过对垃圾短信文本进行特征提取和语义学习，实现了对垃圾短信的聚类分析。实验结果表明，该方法能够有效地提高垃圾短信的聚类效果。然而，该方法仍存在一些待改进的地方，例如如何进一步提高聚类效果、提高模型的性能等。
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