基于朴素贝叶斯算法的垃圾短信智能识别系统

刘秋阳+林泽锋+栾青青

摘要：在信息化时代，垃圾短信、诈骗短信越来越成为人们日常生活中的困扰。在对垃圾短信的发展及市面上现有的拦截垃圾短信的软件进行分析后，发现垃圾短信为了躲避拦截在不断变化，拦截软件需要更加智能的去识别这些垃圾短信。为了应对不断变化的垃圾短信，为了解决联网举报、黑白名单等传统垃圾短信拦截模式触及不到的盲区，提出通过机器学习的方式让垃圾短信的拦截更加具智能化。该文就解决垃圾短信智能识别的问题，主要阐述了基于朴素贝叶斯公式的垃圾智能识别算法，分析了其算法效率，介绍了该算法在安卓平台上的设计，并对该系统进行了测试和评估。

关键词：垃圾短信智能识别；机器学习；朴素贝叶斯公式

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）12-0190-03

1 概述

1.1 背景介绍

科技高速发展的今天，智能手机已经越来越成为人们日常生活中必不可缺少的一部分了。骚扰电话和垃圾短信不仅严重干扰了人们的日常生活，甚至对于那些认知能力较差的群体，容易使其上当受骗，造成精神和财产上的损失。国家立法并不完善，无法做到手机号码实名制，预防垃圾短信的任务艰巨困难。现在市面上的垃圾短信拦截软件普遍具有以下缺点：

1）不支持用户个性化的识别功能。每台手机无法根据用户的偏好提供相应的拦截服务；

2）很大程度依赖黑白名单，在白名单联系人手机被盗后无法预防诈骗短信；……