python垃圾短信分類畢業(yè)設(shè)計

python垃圾短信分類畢業(yè)設(shè)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(xué)習(xí)算法和自然語言處理技術(shù)，通過對大量樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，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(wù)。一、引言隨著移動通信技術(shù)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(zāi)，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(xué)習(xí)的分類方法。其中，基于機器學(xué)習(xí)的分類方法具有較高的準確率和自適應(yīng)性，受到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。二、系統(tǒng)設(shè)計系統(tǒng)架構(gòu)本系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和分類預(yù)測三個模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊負責(zé)對原始短信數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、標準化文本等操作；模型訓(xùn)練模塊采用機器學(xué)習(xí)算法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，生成分類模型；分類預(yù)測模塊則利用訓(xùn)練好的模型對新的短信數(shù)據(jù)進行分類預(yù)測。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理是垃圾短信分類系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，直接影響著后續(xù)分類模型的訓(xùn)練效果。本系統(tǒng)采用了多種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、標準化文本、分詞等操作。其中，去除重復(fù)數(shù)據(jù)可以減少數(shù)據(jù)量，提高訓(xùn)練效率；標準化文本可以將不同格式的文本轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一格式，便于后續(xù)處理；分詞技術(shù)則可以將文本劃分為獨立的詞匯單元，便于機器學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)和識別。模型訓(xùn)練本系統(tǒng)采用了多種機器學(xué)習(xí)算法進行模型訓(xùn)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(wù)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(xùn)練。分類預(yù)測分類預(yù)測模塊利用訓(xùn)練好的模型對新的短信數(shù)據(jù)進行分類預(yù)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(yù)處理和分詞等操作，然后利用訓(xùn)練好的樸素貝葉斯模型進行分類預(yù)測。根據(jù)預(yù)測結(jié)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(jié)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(jié)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(jié)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(xùn)練和學(xué)習(xí)，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(wù)。未來，