python垃圾短信分類畢業(yè)設計

python垃圾短信分類畢業(yè)設計論文摘要本文介紹了一個基于Python的垃圾短信分類系統(tǒng)，通過對短信文本進行分析和分類，實現(xiàn)了對垃圾短信的自動識別和過濾。該系統(tǒng)采用了機器學習算法和自然語言處理技術，通過對大量樣本數(shù)據(jù)的訓練和學習，實現(xiàn)了較高的分類準確率和實時性。同時，該系統(tǒng)還具有易于擴展和可移植性等特點，可以為廣大用戶提供便捷的垃圾短信過濾服務。一、引言隨著移動通信技術的不斷發(fā)展，手機已經(jīng)成為了人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?。然而，垃圾短信也隨之泛濫成災，給人們的生活和工作帶來了很大的困擾。因此，如何有效地識別和過濾垃圾短信，成為了亟待解決的問題。目前，常見的垃圾短信分類方法包括基于規(guī)則的分類方法和基于機器學習的分類方法。其中，基于機器學習的分類方法具有較高的準確率和自適應性，受到了廣泛關注和應用。二、系統(tǒng)設計系統(tǒng)架構本系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練和分類預測三個模塊。數(shù)據(jù)預處理模塊負責對原始短信數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，包括去除重復數(shù)據(jù)、標準化文本等操作；模型訓練模塊采用機器學習算法對預處理后的數(shù)據(jù)進行訓練和學習，生成分類模型；分類預測模塊則利用訓練好的模型對新的短信數(shù)據(jù)進行分類預測。數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)預處理是垃圾短信分類系統(tǒng)的關鍵環(huán)節(jié)之一，直接影響著后續(xù)分類模型的訓練效果。本系統(tǒng)采用了多種數(shù)據(jù)預處理技術，包括去除重復數(shù)據(jù)、標準化文本、分詞等操作。其中，去除重復數(shù)據(jù)可以減少數(shù)據(jù)量，提高訓練效率；標準化文本可以將不同格式的文本轉化為統(tǒng)一格式，便于后續(xù)處理；分詞技術則可以將文本劃分為獨立的詞匯單元，便于機器學習算法的學習和識別。模型訓練本系統(tǒng)采用了多種機器學習算法進行模型訓練，包括樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹等算法。通過對不同算法的性能進行對比和分析，發(fā)現(xiàn)樸素貝葉斯算法在垃圾短信分類任務中表現(xiàn)最為優(yōu)異。因此，本系統(tǒng)最終采用了樸素貝葉斯算法進行模型訓練。分類預測分類預測模塊利用訓練好的模型對新的短信數(shù)據(jù)進行分類預測。對于每一條新的短信數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會將其經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理和分詞等操作，然后利用訓練好的樸素貝葉斯模型進行分類預測。根據(jù)預測結果，系統(tǒng)可以將短信分為垃圾短信和非垃圾短信兩類。三、實驗結果與分析為了驗證本系統(tǒng)的分類效果，我們采用了公開的垃圾短信數(shù)據(jù)集進行實驗。實驗結果表明，本系統(tǒng)的分類準確率達到了90%以上，具有較高的分類效果。同時，本系統(tǒng)還具有實時性高的特點，可以實現(xiàn)對大量短信數(shù)據(jù)的快速分類和處理。四、結論與展望本文介紹了一個基于Python的垃圾短信分類系統(tǒng)，通過對大量樣本數(shù)據(jù)的訓練和學習，實現(xiàn)了較高的分類準確率和實時性。同時，該系統(tǒng)還具有易于擴展和可移植性等特點，可以為廣大用戶提供便捷的垃圾短信過濾服務。未來，