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python垃圾短信分类毕业设计论文摘要本文介绍了一个基于Python的垃圾短信分类系统，通过对短信文本进行分析和分类，实现了对垃圾短信的自动识别和过滤。该系统采用了机器学习算法和自然语言处理技术，通过对大量样本数据的训练和学习，实现了较高的分类准确率和实时性。同时，该系统还具有易于扩展和可移植性等特点，可以为广大用户提供便捷的垃圾短信过滤服务。一、引言随着移动通信技术的不断发展，手机已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，垃圾短信也随之泛滥成灾，给人们的生活和工作带来了很大的困扰。因此，如何有效地识别和过滤垃圾短信，成为了亟待解决的问题。目前，常见的垃圾短信分类方法包括基于规则的分类方法和基于机器学习的分类方法。其中，基于机器学习的分类方法具有较高的准确率和自适应性，受到了广泛关注和应用。二、系统设计系统架构本系统主要包括数据预处理、模型训练和分类预测三个模块。数据预处理模块负责对原始短信数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、标准化文本等操作；模型训练模块采用机器学习算法对预处理后的数据进行训练和学习，生成分类模型；分类预测模块则利用训练好的模型对新的短信数据进行分类预测。数据预处理数据预处理是垃圾短信分类系统的关键环节之一，直接影响着后续分类模型的训练效果。本系统采用了多种数据预处理技术，包括去除重复数据、标准化文本、分词等操作。其中，去除重复数据可以减少数据量，提高训练效率；标准化文本可以将不同格式的文本转化为统一格式，便于后续处理；分词技术则可以将文本划分为独立的词汇单元，便于机器学习算法的学习和识别。模型训练本系统采用了多种机器学习算法进行模型训练，包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等算法。通过对不同算法的性能进行对比和分析，发现朴素贝叶斯算法在垃圾短信分类任务中表现最为优异。因此，本系统最终采用了朴素贝叶斯算法进行模型训练。分类预测分类预测模块利用训练好的模型对新的短信数据进行分类预测。对于每一条新的短信数据，系统会将其经过数据预处理和分词等操作，然后利用训练好的朴素贝叶斯模型进行分类预测。根据预测结果，系统可以将短信分为垃圾短信和非垃圾短信两类。三、实验结果与分析为了验证本系统的分类效果，我们采用了公开的垃圾短信数据集进行实验。实验结果表明，本系统的分类准确率达到了90%以上，具有较高的分类效果。同时，本系统还具有实时性高的特点，可以实现对大量短信数据的快速分类和处理。四、结论与展望本文介绍了一个基于Python的垃圾短信分类系统，通过对大量样本数据的训练和学习，实现了较高的分类准确率和实时性。同时，该系统还具有易于扩展和可移植性等特点，可以为广大用户提供便捷的垃圾短信过滤服务。未来，

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