基于关联分类的中文短信分类

被引：4

作者：

蔡永泉 ^{[1
]}

晋月培 ^{[1
]}

葛安生 ^{[2
]}

赵凯 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京工业大学计算机学院

[2] 联想集团有限公司联想研究院

来源：

北京工业大学学报 | 2015年 / 41卷 / 07期

关键词：

关联分类; 句法顺序; 垃圾短信识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

为高效地识别垃圾短信,在关联分类算法基础上,提出基于语序的关联分类(associative classification based on word order,ACW)算法.该算法利用关联规则挖掘方法,同时结合句法顺序,生成分类规则.通过实验证明,在短信分类领域,ACW算法的效果优于传统关联分类算法.

引用

页码：1020 / 1027

页数：8

共 16 条

[1]

关联文本分类关键技术研究.[D].钱铁云.华中科技大学.2006, 03

[2]

文本挖掘若干关键技术研究.[D].陈晓云.复旦大学.2005, 07

[3]

数据挖掘导论.[M].(美)Pang-NingTan;(美)MichaelSteinbach;(美)VipinKumar著;范明;范宏建等译;.人民邮电出版社.2006,

[4] SMS spam filtering: Methods and data [J].

Delany, Sarah Jane ;

Buckley, Mark ;

Greene, Derek .

EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2012, 39 (10) :9899-9908

[5]

基于关联规则挖掘的分类算法研究.[D].许立莎.西安科技大学.2012, 02

[6]

基于人工神经网络的垃圾短信识别研究.[D].袁婷婷.东北师范大学.2012, 05

[7]

垃圾短信过滤系统的设计与实现.[D].吴世竞.北京邮电大学.2012, 08

[8]

基于决策树分类的手机垃圾短信过滤器的设计与实现.[D].刘庆瑜.浙江工业大学.2012, 07

[9] 基于关联规则的垃圾短信分类器模型 [J].

张永军 ;

刘金岭 ;

高尚兵 .

南通大学学报(自然科学版), 2014, 13 (03) :6-12

[10] 一种改进的高效贝叶斯短信文本分类器 [J].

张永军 ;

刘金岭 .

南京师范大学学报(工程技术版), 2014, 14 (03) :70-74

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