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由于手機(jī)普及率的提高和短信通信費(fèi)的低廉，垃圾短信已經(jīng)嚴(yán)重侵?jǐn)_到了手機(jī)用戶的正常生活，詐騙短信更是使不少用戶蒙受損失?！?015上半年中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)安全報(bào)告》顯示，全國(guó)垃圾短信數(shù)量高達(dá)199億條。所以為廣大用戶建立起來(lái)一個(gè)可靠、準(zhǔn)確、高效、智能的短信過(guò)濾平臺(tái)，對(duì)手機(jī)短信實(shí)施有效的管制，具有重要的意義和價(jià)值。
當(dāng)前垃圾短信過(guò)濾技術(shù)主要分為基于關(guān)鍵詞和基于短信內(nèi)容的過(guò)濾。前者要求只要短信中包括的敏感詞匯超過(guò)一定數(shù)目就被認(rèn)定為垃圾短信，該方法簡(jiǎn)單但是誤判率比較高；一種是基于短信內(nèi)容的過(guò)濾，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法把短信自動(dòng)分為正常短信和垃圾短信。通過(guò)對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的短信文本自動(dòng)分類常用算法樸素貝葉斯、SVM、KNN、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等有缺點(diǎn)進(jìn)行分析，選取簡(jiǎn)單高效的樸素貝葉斯算法。針對(duì)海量短信數(shù)據(jù)，本文提出基于MapReduce的樸素貝葉斯垃圾短信過(guò)濾方案，將垃圾短信過(guò)濾過(guò)程移植到云計(jì)算平臺(tái)，充分利用云計(jì)算平臺(tái)對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和處理能力，通過(guò)MapReduce模型對(duì)垃圾短信過(guò)濾過(guò)程進(jìn)行并行化處理，實(shí)現(xiàn)垃圾短信高效、智能的過(guò)濾。
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