【摘 要】
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随着移动互联网的快速发展和移动智能终端的普及,人们在体验移动通信所带来便利的同时,也时常遭受到大量垃圾信息的影响。目前,垃圾信息以各种媒体形式,并借助方便的即时通信
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随着移动互联网的快速发展和移动智能终端的普及,人们在体验移动通信所带来便利的同时,也时常遭受到大量垃圾信息的影响。目前,垃圾信息以各种媒体形式,并借助方便的即时通信进行传播,给社会造成极大危害。为营造良好的通信环境,研究准确、高效的垃圾即时消息检测及过滤方法一直是人们关注的焦点。针对移动互联网环境下垃圾即时消息的特点,本文从即时消息文本内容出发,设计并实现了基于朴素贝叶斯方法的垃圾即时消息检测。首先将搜集的垃圾即时消息数据集分成训练集和测试集两部分,分别对其进行文本预处理,并将向量表示的即时消息文本特征用于训练朴素贝叶斯分类器,再将测试集输入给训练好的分类器进行分类。实验结果表明基于朴素贝叶斯算法的垃圾即时消息检测方法训练时间短,实现简单。由于基于朴素贝叶斯算法的垃圾即时消息检测方法忽略了即时消息文本特征之间的联系,导致分类准确率和召回率都偏低。本文利用深度信念网络模型能充分挖掘文本特征之间的相关性,设计并实现了基于深度信念网络模型的文本分类器来实现垃圾即时消息的检测。其过程为首先对垃圾即时消息进行预处理,之后采用信息增益(IG)方法提取有效特征,通过TF-IDF权重计算对选取的特征进行重要性排序,并用布尔逻辑模型来表示文本的特征,最后将所得的特征向量输入给深度信念网络的输入层进行分类器训练,其中输出层的节点个数由分类的类别标签数而定,并用训练得到的分类模型对测试样本进行分类。实验结果表明,与朴素贝叶斯方法相比,基于深度信念网络的分类模型能挖掘即时消息的更深层信息,对垃圾即时消息的区分能力更强,识别准确率更高,更能适应不断变化的垃圾即时消息文本形式。
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