垃圾短信的智能识别和实时处理

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摘要：本文提出了短信语义和号码特征相结合的垃圾信息智能识别方法。在分类器的设计上，采用了BP神经网络与支撑矢量机（SVM）的分类集成技术，使得分类识别效果明显。垃圾短信的学习样本识别正确率达99．86％，测试样本识别正确率达到97．4％。由于本文方法提取的特征构成了稀疏矩阵，因此大大缩短了机器学习时间，使得系统具有实时学习和实时提高分类能力的功能。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90580X/200808/28184363.html

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关键词：垃圾短信 智能识别 BP神经网络 cqvip 识别方法 垃圾短信 BP神经网络 SVM 机器学习