基于内容的短信分类技术

被引：17

作者：

陈功平 ^{[1
,2
]}

沈明玉 ^{[1
]}

王红 ^{[3
,2
]}

张燕平 ^{[3
]}

机构：

[1] 合肥工业大学计算机与信息学院

[2] 六安职业技术学院信息工程系

[3] 安徽大学计算机科学与技术学院

来源：

华东理工大学学报(自然科学版) | 2011年 / 37卷 / 06期

关键词：

短信分类; 贝叶斯算法; 特征提取; 向量空间模型;

D O I：

10.14135/j.cnki.1006-3080.2011.06.014

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

研究了一种基于改进贝叶斯算法的短信分类方法。对中文文本短信,采用文档频度(DF)的特征项提取方法,借助自建短信语料库对改进的贝叶斯分类器进行了实验测试。实验结果表明:改进的分类器可以提高正常短信的通过率,并可以根据新的训练集训练出个性化的分类器,适应短信变化,满足用户的个性化需求,还结合黑白名单过滤机制实现对短信的过滤,减少了正常短信的误判率。

引用

页码：770 / 774

页数：5

共 4 条

[1] 一种改进的文本分类特征选择方法 [J].