垃圾短信過濾中字特征與詞特征對過濾效果的比較研究的開題報告

垃圾短信過濾中字特征與詞特征對過濾效果的比較研究的開題報告一、研究背景隨著通信技術(shù)的快速發(fā)展，短信成為了人們?nèi)粘Ｉ钪兄匾慕涣鞣绞街弧Ｈ欢?，短信中也會夾雜著各種廣告、詐騙等垃圾信息，嚴重影響著用戶的體驗和通信正常使用。目前，通過特定算法對短信進行垃圾信息過濾已成為了解決該問題的主要方式之一。在垃圾信息過濾算法中，對于短信的特征提取是重要的環(huán)節(jié)之一。而在特征提取中，常用的提取方式有基于字特征和基于詞特征的兩種方法。然而，基于字特征和基于詞特征的提取方法并沒有進行深入比較，目前并沒有明確的研究論證哪種方法更為有效。因此，本研究旨在通過比較基于字特征和基于詞特征的短信垃圾信息過濾算法，探究兩種方法的優(yōu)劣及應(yīng)用情況。二、研究目的和意義本研究的主要目的是探究基于字特征和基于詞特征在短信垃圾信息過濾中的應(yīng)用效果，明確兩種方法的優(yōu)劣及適用范圍。具體來說，本研究的研究目的包括：1.比較基于字特征和基于詞特征的短信垃圾信息過濾算法的準確率、召回率、F1值等相關(guān)指標，探究兩種方法的優(yōu)劣；2.研究不同短信類型對基于字特征和基于詞特征過濾算法的影響，分析兩種方法各自的適用范圍；3.針對兩種方法的不同特點，提出基于字特征和基于詞特征相結(jié)合的綜合過濾算法，探索更為有效的短信垃圾信息過濾方式。本研究的意義主要體現(xiàn)在：1.為研究短信垃圾信息過濾算法提供新思路和實驗依據(jù)；2.對于廣告、詐騙等垃圾信息的過濾有一定的應(yīng)用意義；3.本研究的實驗結(jié)果可為相關(guān)行業(yè)提供技術(shù)支持和產(chǎn)品開發(fā)參考。三、研究方法本研究采取實驗研究法，將基于字特征和基于詞特征的短信垃圾信息過濾算法進行比較和分析，并提出綜合過濾算法。具體實驗步驟如下：1.數(shù)據(jù)采集。采集一定數(shù)量的包括垃圾短信和正常短信在內(nèi)的短信數(shù)據(jù)集。2.特征提取。對短信數(shù)據(jù)集進行基于字特征和基于詞特征的特征提取。3.算法實現(xiàn)。分別基于字特征和基于詞特征的特征進行短信垃圾信息過濾算法的實現(xiàn)。4.實驗分析。對兩種算法分別進行準確率、召回率、F1值等指標的分析，并進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計和可視化呈現(xiàn)。5.綜合過濾算法設(shè)計。在對基于字特征和基于詞特征算法的優(yōu)劣比較和分析的基礎(chǔ)上，提出綜合過濾算法設(shè)計方案。四、研究預(yù)期結(jié)果通過對基于字特征和基于詞特征的短信垃圾信息過濾算法進行比較和分析，本研究預(yù)期得到以下結(jié)果：1.比較兩種算法的準確率、召回率、F1值等指標，探究兩種方法的優(yōu)劣。2.研究不同短信類型對基于字特征和基于詞特征過濾算法的影響，分析兩種方法各自的適用范圍。3.提出基于字特征和基于詞特征相結(jié)合的綜合過濾算法設(shè)計方案。五、研究進度安排本研究計劃于2021年10月份開始，按以下進度安排：1.設(shè)計研究方案和研究方法，完成開題報告：2021年10月底；2.研究數(shù)據(jù)采集和特征提取方法：2021年11月；3.研究算法實現(xiàn)和實驗分析：2021年12月；4.提出綜合過濾算法設(shè)計方案：2022年1月；5.論文撰寫和修改：2022年2月--2022年4月。六、參考文獻1.王越，呂益松，宋翔等.短信垃圾過濾方法比較研究[D].山東大學(xué),2011.2.楊斌.短信垃圾過濾技術(shù)的研究與實現(xiàn)[D].山東科技大學(xué),2012.3.王宇，徐志明，曹存群等.面向短信垃圾過濾的中文情感詞典構(gòu)建[J].計算機應(yīng)用,2015,35(5):1486-1489.4.戴成強.一種基于短信內(nèi)容的垃圾短信過濾方法