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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>基于MapReduce的樸素貝葉斯垃圾短信過濾研究

      基于MapReduce的樸素貝葉斯垃圾短信過濾研究

      2017-12-06 | rar | 1.04 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　由于手機普及率的提高和短信通信費的低廉，垃圾短信已經嚴重侵擾到了手機用戶的正常生活，詐騙短信更是使不少用戶蒙受損失。《2015上半年中國移動互聯網安全報告》顯示，全國垃圾短信數量高達199億條。所以為廣大用戶建立起來一個可靠、準確、高效、智能的短信過濾平臺，對手機短信實施有效的管制，具有重要的意義和價值。

      　　當前垃圾短信過濾技術主要分為基于關鍵詞和基于短信內容的過濾。前者要求只要短信中包括的敏感詞匯超過一定數目就被認定為垃圾短信，該方法簡單但是誤判率比較高；一種是基于短信內容的過濾，通過機器學習的方法把短信自動分為正常短信和垃圾短信。通過對基于機器學習的短信文本自動分類常用算法樸素貝葉斯、SVM、KNN、人工神經網絡算法等有缺點進行分析，選取簡單高效的樸素貝葉斯算法。針對海量短信數據，本文提出基于MapReduce的樸素貝葉斯垃圾短信過濾方案，將垃圾短信過濾過程移植到云計算平臺，充分利用云計算平臺對海量數據的高效存儲和處理能力，通過MapReduce模型對垃圾短信過濾過程進行并行化處理，實現垃圾短信高效、智能的過濾。

      基于MapReduce的樸素貝葉斯垃圾短信過濾研究

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