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文档简介

文本分类技术在短信过滤中的应用的开题报告一、选题背景和研究意义随着移动互联网的快速发展，短信已经成为人们常用的沟通方式之一。然而，短信垃圾，尤其是广告短信的出现，给人们的生活带来了很多不便，对人们的财产安全、信息安全、心理健康等方面产生了很多的负面影响。因此，如何准确地识别垃圾短信，防止其侵害人们的正常生活和利益就成为亟需解决的问题。目前，短信过滤技术已经得到广泛应用。然而，传统的关键词匹配方式容易遭到攻击和欺骗，无法满足短信过滤的需要。而基于文本分类的技术则能够对短信内容进行自动判定，准确识别垃圾短信，从根本上解决这一问题，具有重要的现实意义和应用价值。二、选题内容和研究方法本文将研究基于文本分类技术在短信过滤中的应用，主要包括以下内容：1.短信垃圾过滤的基本原则和方法。2.基于机器学习的文本分类技术的基本原理和方法。3.综合利用文本特征提取、特征选择和分类器构建等技术，构建一个高效的文本分类模型，以自动识别垃圾短信。4.通过实验验证模型的准确性、效率和稳定性，并对文本分类技术在短信过滤中的应用进行讨论和总结。采取的研究方法主要包括理论研究、实验研究以及数据分析等，并将结合机器学习算法、Python编程以及相关开源工具实现研究过程。三、预期成果本文旨在研究基于文本分类技术在短信过滤中的应用，预期将实现以下成果：1.理论分析和总结短信过滤的基本原则和方法。2.研究机器学习的文本分类技术，掌握其基本原理和方法。3.构建一个高效的文本分类模型，以自动识别垃圾短信。4.通过实验验证模型的准确性、效率和稳定性。5.总结文本分类技术在短信过滤中的应用，并对其进行分析和探讨。四、论文结构本文拟按以下结构进行撰写：第一章绪论1.1研究背景和意义1.2研究内容和方法1.3预期成果第二章相关理论和技术2.1短信过滤的基本原则和方法2.2机器学习的文本分类技术2.3常用的特征提取和特征选择方法2.4常用的分类器构建算法第三章研究方法和实现3.1研究方法和实验设计3.2数据采集和预处理3.3特征提取和特征选择3.4分类器构建和模型优化第四章实验结果和分析4.1实验设置和数据说明4.2模型评估和效果分析4.3结果展

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