垃圾短信过滤中字特征与词特征对过滤效果的比较研究的开题报告

垃圾短信过滤中字特征与词特征对过滤效果的比较研究的开题报告一、研究背景随着通信技术的快速发展，短信成为了人们日常生活中重要的交流方式之一。然而，短信中也会夹杂着各种广告、诈骗等垃圾信息，严重影响着用户的体验和通信正常使用。目前，通过特定算法对短信进行垃圾信息过滤已成为了解决该问题的主要方式之一。在垃圾信息过滤算法中，对于短信的特征提取是重要的环节之一。而在特征提取中，常用的提取方式有基于字特征和基于词特征的两种方法。然而，基于字特征和基于词特征的提取方法并没有进行深入比较，目前并没有明确的研究论证哪种方法更为有效。因此，本研究旨在通过比较基于字特征和基于词特征的短信垃圾信息过滤算法，探究两种方法的优劣及应用情况。二、研究目的和意义本研究的主要目的是探究基于字特征和基于词特征在短信垃圾信息过滤中的应用效果，明确两种方法的优劣及适用范围。具体来说，本研究的研究目的包括：1.比较基于字特征和基于词特征的短信垃圾信息过滤算法的准确率、召回率、F1值等相关指标，探究两种方法的优劣；2.研究不同短信类型对基于字特征和基于词特征过滤算法的影响，分析两种方法各自的适用范围；3.针对两种方法的不同特点，提出基于字特征和基于词特征相结合的综合过滤算法，探索更为有效的短信垃圾信息过滤方式。本研究的意义主要体现在：1.为研究短信垃圾信息过滤算法提供新思路和实验依据；2.对于广告、诈骗等垃圾信息的过滤有一定的应用意义；3.本研究的实验结果可为相关行业提供技术支持和产品开发参考。三、研究方法本研究采取实验研究法，将基于字特征和基于词特征的短信垃圾信息过滤算法进行比较和分析，并提出综合过滤算法。具体实验步骤如下：1.数据采集。采集一定数量的包括垃圾短信和正常短信在内的短信数据集。2.特征提取。对短信数据集进行基于字特征和基于词特征的特征提取。3.算法实现。分别基于字特征和基于词特征的特征进行短信垃圾信息过滤算法的实现。4.实验分析。对两种算法分别进行准确率、召回率、F1值等指标的分析，并进行数据统计和可视化呈现。5.综合过滤算法设计。在对基于字特征和基于词特征算法的优劣比较和分析的基础上，提出综合过滤算法设计方案。四、研究预期结果通过对基于字特征和基于词特征的短信垃圾信息过滤算法进行比较和分析，本研究预期得到以下结果：1.比较两种算法的准确率、召回率、F1值等指标，探究两种方法的优劣。2.研究不同短信类型对基于字特征和基于词特征过滤算法的影响，分析两种方法各自的适用范围。3.提出基于字特征和基于词特征相结合的综合过滤算法设计方案。五、研究进度安排本研究计划于2021年10月份开始，按以下进度安排：1.设计研究方案和研究方法，完成开题报告：2021年10月底；2.研究数据采集和特征提取方法：2021年11月；3.研究算法实现和实验分析：2021年12月；4.提出综合过滤算法设计方案：2022年1月；5.论文撰写和修改：2022年2月--2022年4月。六、参考文献1.王越，吕益松，宋翔等.短信垃圾过滤方法比较研究[D].山东大学,2011.2.杨斌.短信垃圾过滤技术的研究与实现[D].山东科技大学,2012.3.王宇，徐志明，曹存群等.面向短信垃圾过滤的中文情感词典构建[J].计算机应用,2015,35(5):1486-1489.4.戴成强.一种基于短信内容的垃圾短信过滤方法