第期 陈功平等!基于内容的短信分类技术 短 信 的 主 体 内 容 由 文 本 组 成因 此 可 以 把 短 信 的分类转化为对短 信 文 本 的 分 类本 文 将 短 信 分 为 和垃圾 短 信 在 文 本 分 类 算 法 中贝 叶 斯 方法拥有很多的优 势并 且 在 垃 圾 邮 件 过 滤 方

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1 华 东 理 工 大 学 学 报 自 然 科 学 版!!!!!! ^ F! O Y 6 M J F 6 M S!! 文章编号 基于内容的短信分类技术 陈功平!!! 沈明玉!! 王! 红!!! 张燕平 合肥工业大学计算机与信息学院!合肥 安徽大学计算机科学与技术学院! 合肥 六安职业技术学院信息工程系!安徽 六安!! 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 G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 关键词短信分类贝叶斯算法特征提取向量空间模型 中图分类号 文献标志码 - F2 : : 2 8H 8! )!! )!!!! )? G 8 :G!G M?!G 8 G : G 8??? M 8!G G:G 6L?? 8 6 \ 8 J :! 6L6 J M : YM M F: F GV M M F M : M! 6L6 FV F M F V : YM : 6L6L Y F JV JM M M M J : JM : F p F : M J : J : J MV J: :F : 6L6 MF M!6L6 : M F Y :M 8!! 随着移动通信技术的飞速发展和手机普及率的 息)色情 信 息)假 中 奖 信 息)欺 诈 信 息)恶 作 剧 等垃 迅速提高手机短信 成 为 日 常 生 活 中 不 可 或 缺 的 通 圾短信危害社会安全)毒害社会风气)影响用户的正 信方式然而由于 其 低 廉 的 传 输 代 价使 得 我 们 每 常生活目前垃圾 短 信 过 滤 技 术 主 要 借 鉴 垃 圾 邮 天收到很多不 请 自 来 的 垃 圾 短 信 一 般 来 说凡 是 件过滤中的成果如黑白名单过滤)规则过滤和基于 用户没有定制过 的 包 含 有 欺 骗)色 情)诅 咒 等 内 容 关键词过滤等技 术 对 于 这 些 过 滤 技 术不 法 分 子 并且是用外地手机 或 小 灵 通 为 发 送 号 码 的 短 信均 通过简单改变短信 的 特 征 就 可 以 逃 过 拦 截且 不 能 定义为的常见内容包括广告信 主动适应短信的变化 收稿日期! 作者简介!陈功平 男安徽六安人助教硕士生研究方向为人工智能)计算机网络:! J! :

2 第期 陈功平等!基于内容的短信分类技术 短 信 的 主 体 内 容 由 文 本 组 成因 此 可 以 把 短 信 的分类转化为对短 信 文 本 的 分 类本 文 将 短 信 分 为 和垃圾 短 信 在 文 本 分 类 算 法 中贝 叶 斯 方法拥有很多的优 势并 且 在 垃 圾 邮 件 过 滤 方 面 取 得了很好 的 成 效 本 文 利 用 改 进 的 贝 叶 斯 分 类 算 法按照文本内 容 对 短 信 进 行 分 类 本 文 改 进 了 朴! 短信预处理步骤 统一编码!统一为 字节的 O M编码 数字!连续的数字合并用 -表示 英文字母!连续英文字母用字符 -表示 其他非汉字字符!用字符 -表示 分 词!采 用 开 源 的 N!!@-6 N F -!:F J J! 6 :汉语 分 词 系 统它 是 基 于 多 层 隐 式 马 尔 科 性化需求及适应短 信 的 变 化同 时 把 分 类 器 与 黑 白 夫链模型的汉语词法分析系 统该 系 统 的 主要 功能 名单过滤机制结合 起 来进 一 步 降 低 了 正 常 短 信 的 有中文分词)动态用户词典)新词识别)词性标注)未 误判率通过实验 验 证改 进 的 贝 叶 斯 短 信 分 类 器 登录词识别等分词精度 d 素贝叶斯中的风险 均 等 性提 高 了 正 常 短 信 的 识 别 对垃 圾 短 信 和 正 常 短 信 的 识 别 率 分 别 可 以 达 到 d 和 d 停用词!根 据 停 用 词 表 -对 停 用 词 进 行 过 滤用分词标志代替停用词! 文档频度特征提取! 短信预处理并分词后! 短信的表示和特征提取 仍然存在大量的对 分 类 没 有 大 贡 献 的 词 语当 分 类 器的训练集短信数 量 较 大 时其 向 量 空 间 的 维 数 仍! 向量空间模型 ZF 计算机不能轻易 地 读 懂-短 信 内 容所 以 短 信 然很大还必 须 对 短 信 进 行 特 征 降 维特 征 选 取 文本必须抽象为可在机器上计算的模型才可以进行 特征组成一个新的低维空间 分 类 本 文 采 用 向 量 空 间 模 型 S 6 降维方法是指从原始特征空间中选择一部分重要的 常用的特征选取方法有文 档频 度 G)互 信 息 LM S6L作为短信的表 示 模 型该 模 型 的 基 本 LN)信 息 增 益 N?) 8 统 计 量 等本 文 采 用 文 档 思想是用特征项来 表 示 文 本 的 语 义把 文 本 表 示 成 频度方法文档频度是指在训练集中包含某个特征 有权重的词为单位的项项代表向量空间中的维度 项的文本数目中高频词对分类影响大而低频词对 权重代表维度的大小每 个 文 本 被 表 示 成 一 个 维 分类的影响可以忽略不计该方法先计算训练集中 向量即短信文本 可以表示为 每个词的文档频度然 后 根 据 预 先 设 定 的 阈 值 排 除 U O O O 式中! O 表示第 个特征项 在短信 中出现的频 度权重 为向量空间的 维数可以 看 出 O 的值 那些文档频度特别 低 和 特 别 高 的 特 征 项保 留 中 高! 权重的表示 方 法! 特 征 项 选 取 后 就 可 以 使 越大表示 越能反映短信 所属类别反之该值 用模型来表示文档文本表示之前还需要计算每个 越小表示 越不能反映短信 所属类别 特征项的权重使得重要的特征项权重大不重要的 每条短信由 个英文或数字字符或者 个 频词用来表示文档 特征项权重小特征项权重的表示方法主要有布尔 中文字符组成内容较短加 之 在 用 S6L 表 示 短 信 权重)特征项频度)反文档频度)联 合 权重 NG 时去除了停用词因 此 的 取 值 无 需 太 大 经 过 实 等本文选择特征项频度作为权重的表示方法 验验证本文取 e已足够表示语 料 集 中 的 每 条 短信! 贝叶斯算法! 特征提取 短 信 内 容 由 大 量 的 词 组 成且 词 中 的 大 部 分 对 分类的贡献很小如果把所有词都作为特征项会使! 朴素贝叶斯? 6 H 算法 8 贝叶斯方法 是 基 于 概 率 的 一 种 算 法应 用 于 得向量的维数太 大造 成 存 储 空 间 大)处 理 速 度 慢 短信分类时通过 计 算 短 信 属 于 正 常 短 信 和 垃 圾 短 因此在短信内容 表 示 时 要 选 择 有 代 表 意 义 的 词 作 信的概率将其 归 为 概 率 最 大 的 一 类 朴 素 贝 叶 斯 为特征项以降 低 向 量 的 维 数 常 用 的 降 维 方 法 是 方法是贝叶斯方法 中 最 简 单 的 形 式其 原 理 是 通 过 进行特征提取但在 降 维 之 前 要 对 短 信 进 行 简 单 的 计算文本 J 属于某个类别8 的概率 Y 8J 把 预处理然后根据特 征 提 取 方 法 提 取 有 意 义 的 特 征 文本 J 分类到概率最大的类别中 项进行降维本文采用文档频度 G F: F G进行特征提取 Y 8 Y J ]8 Y 8]J U Y J

3 华 东 理 工 大 学 学 报 自 然 科 学 版 第 卷 其中! Y 8是类的先验概率 Y J8是类 条件 概 特征项词频目的 是 采 用 提 高 正 常 短 信 特 征 项 的 词 率设 J 表 示 为 特 征 项 集 合 为特 频提升 的 识 别 率J 的 取 值 应 当 大 于 征项个数假设特征项之间相互独立则 Y J8) 但也不能取太大过 大 会 使 垃 圾 短 信 的 误 判 率 快 速 Y J 的计算方法为 上升实验进 行 了 多 种 取 值 验 证发 现 J 为 Y J ]8U Y ]8Y ]8 Y ]8U ]8!!!! Y U [ Y J U Y8 Y ]8 J J 8 U 如果 Y 8]J U :X Y 8]J 2 ::[! 最小风险贝叶斯算法 时能够达到较好的效果因此 在 训 练 分 类 器 时 选择 Je 在好词表-中增加未登录词 ] M M JM2 N U G!! 未登 录 词 指 的 是 某 特 征 项 只 出 现 在 坏 词 表 中没有出现在好 词 表-中 式 中 表 示 垃 圾 短 信 朴素贝叶斯算法是基于最小错误率的决策方 中的特征项即坏 词 表-中 的 特 征 项 表 示 优 法但在进行短信分类时没有考虑被错判 化后的未登录词的 词 频实 验 中 设 置 为 词 表 中 所 有 N 特征项词频的平均值 G 为的 风 险 对 用 户 来 说正 常 短 信 被 判 定 为给用户带来的损失要大于的误 利 用 改 进 的 贝 叶 斯 分 类 器 对 短 信 进 行 分 类 时 判为了解决这个问题需要对朴素贝叶斯算法进行 先把短信表示成向量然后分别利用好词表-和坏 改进在实验中加入最小风险的贝叶斯决策 词表-中的词计算 该 短 信 属 于 正 常 短 信 和 垃 圾 短 信 在 短 信 的 分 类 中正 常 短 信 与 垃 圾 短 信 具 有 不 的概率最后根据当前系统设置的贝叶斯概率当计 同的特征基于最小 风 险 贝 叶 斯 短 信 过 滤 算 法 的 决 算出的概率大于所 设 置 的 概 率认 为 该 短 信 为 正 常 策表如表 所示 短信否则为! 分类器的个性化反馈式学习 表! 基于最小风险的贝叶斯决策 J! M : :F: M 不 法 分 子 在 制 造 垃 圾 短 信 时会 有 意 避 开 分 类 短信 判断为的风险 判断为的风险 系统的拦截时 常 变 换 垃 圾 短 信 的 内 容 垃 圾 短 信 [ 在不同时间段内会 有 不 同 的 特 征不 同 用 户 也 会 收 到不同类型的垃圾 短 信且 用 户 对 垃 圾 短 信 的 认 定 也是各不相同一个优良的分类器除了能够达到较!! 由表 可以看出当短信被正确判定时认为不 会带来任何损失值为 被 误 判 为 正 常 短 态变化反馈学习能有效降低分类标准改变后对分 信时 的 损 失 设 定 为 正 常 短 信 被 误 判 为 垃 圾 短 信 类的影响本文在 改 进 的 贝 叶 斯 分 类 中 添 加 了 增 量 时的损失设定为 [显然 [ 要大于 式的反馈学习以适应短信分类标准的改变!! 改进的贝叶斯算法 高的分类准确率之 外还 要 能 够 适 应 分 类 标 准 的 动 在 贝 叶 斯 增 量 式 反 馈 学 习 过 程 中要 对 相 关 的 短信过滤的一个重要原则是错误过滤掉正常短 统计量进行更新重 新 计 算 先 验 概 率 和 特 征 的 类 条 信比错误 过 滤 掉 垃 圾 短 信 所 产 生 的 危 害 和 损 失 要 件概率反馈学习分为的反馈学习和垃圾 大在朴素贝叶斯分类模型中没有必要特意提高某 短信的反馈学习用 户 可 以 选 择 一 定 的 短 信 集 合 进 个类别的识别率而对于短信的分类来说用户更加 行反馈训练增量式的反馈学习会改变部分特征项 重视 的 识 别 率 基 于 此本 文 对 贝 叶 斯 分 的权重如的反馈学习当反馈语料集中某 类算法进行了改进 特征项在坏词表-已存在 时其 词 频 进 行 加 如 果 分 类 器 训 练 时 提 高 好 词 表 -中 特 征 项 的 词频 不存在则增加该特征项及其词频这样就可以训练 出满足动态信息变化和用户个性化需求的分类器 ] JM2 U J VG 其中! 表示的特征项即好词表-中的 特! 实验结果与分析 征项分类器训练 时 把 正 常 短 信 集 中 的 特 征 项 存 储 在好词表 JM 中把 垃 圾 短 信 集 中 的 特 征!! 实验数据介绍 项存储在坏 词 表 M 中 是 特 征 项 G 由于短信涉及到隐私问题很难找到较权威的短 的原始词频 J 表 示 词 频 倍 率 表 示 优 化 后 的 信语料集而实验又离不开大 量 数据 的 验 证本 文 从

4 第期 陈功平等!基于内容的短信分类技术 网络和个人手机中 收 集了 条 有 代 表 性 的 短 信 表!G 分类器的评价结果 样本先对短信集进行人工分类 条短信样本被 J!G p Y F F 人工分类为 条和 条 实验时把这 条和 条正常 短 贝叶斯 概率 查准率 查全率 查准率 查全率 6 6 d d d d d d 实 验 后 需 要 对 分 类 器 进 行 评 价本 文 借 鉴 文 本 分类的评价指标准确率和查全率作为 分类的评估指标 信分为 组第 组 垃 圾 短 信 条正 常 短 信 条作为训练集第 组 条正常 短信 条作为测试集!! 评价标准 准确率是指所有待判断的短信中与人工分类结 果吻合的短信所占的比率查全率是指人工分类结 果应有的 短 信 数 与 分 类 结 果 相 同 的 文 本 所 占 的 比 率为了综合考虑 两 者 的 影 响采 用 另 一 种 常 见 的 评价指标 6 即 6 e 准确率 h 查全率 ht 准确 率 k 查 全率!! 从图 和表 中可以看出当贝叶斯概率为 时 和 正 常 短 信 的 6 取 值 均 达 到 最!!! 实验结果与分析 大值因此分类器的 贝 叶 斯 概 率 为 时可以保证 采用改进的 贝 叶 斯 分 类 方 法选 择 G 特 征 提 较高的短信分类效果 取方式使用训练集中的数据对分类器进行训练分! 分类器的 个 性 化 训 练 和 测 试! 根 据 节 类器训练结束后利用测试数据来测试分类器的分类 的描述实验模型具备动态调整过滤规则的能力即 效果在测试实验 中先 采 用 训 练 集 中 的 数 据 对 分 可以进行 反 馈 训 练从 而 训 练 出 个 性 化 的 分 类 器 类器进行测试然后 再 采 用 测 试 集 中 的 数 据 对 分 类 反馈训练分为正反 馈 和 负 反 馈!正 反 馈 是 对 正 常 短 器进行测试训练分类器时各项参数如表 所示 信的个性化训练负 反 馈 是 用 户 对 垃 圾 短 信 的 个 性 化训练 表! 分类器训练时的各项参数 对于 个 性 化 分 类 器 的 训 练 和 测 试本 文 挑 选 了 J! : J 分类器 特征选取 条内容类似的)近期收到 的 垃 圾 短 信并 分 成 了 条 条 词频比率 改进的贝叶 斯分类器 G 两组每 组 条先 用 一 组 作 为 负 反 馈 的 训 练 集 对分类器进行个性 化 训 练然 后 用 另 外 一 组 作 为 负 反馈的测试集测试结果如图 和图 所示! 测试集的测 试 结 果 及 分 析! 使 用 测 试 集 中 的数据进行测试其 识 别 率 如 图 所 示 各 项 评 价 指标如表 所示 图! 贝叶斯概率短信条数分布图! 6L6 F : J M 图!G 分类器贝叶斯概率短信识别率分布图!! 从短信条数和 识 别 率 的 分 布 图 上 可 以 看 出经 过反馈后的分类器在 分 类 此 类 短 信 时 取 得 了 很 明! G p 6L6 J J 显的效果对于正反馈没有借助实验验证相信同 M : 样可以用反馈集的训练得到个性化的分类器

5 华 东 理 工 大 学 学 报 自 然 科 学 版 第 卷 过了具体结 果 如 表 所 示 其 中 - 表 示 垃 圾 短 信中被正确判断)改变概率模式后的数黑 白名单过滤前的数量 表示正常 短 信 中 被 错 误判 断为)改变概率模式后的数黑白 名单过滤前的数量 表! 贝叶斯分类器与黑白名单过滤机制结合的结果 J!H F : J M V J: : 图! 贝叶斯概率短信识别率分布图! 6L6 J M J :! 结合黑白名 单 过 滤 机 制! 对 于 垃 圾 短 信 认 定有一定的主观因 素虽 然 分 类 器 已 经 调 整 了 正 常 短信的通过 率但 其 识 别 率 仍 没 有 达 到 d 对 于本文设计的分类 器 来 说如 果 贝 叶 斯 分 类 器 改 变 概率模式有时会使 得 同 一 条 短 信 被 分 到 不 同 的 类 别中基于此把 分 类 器 与 黑 白 名 单 过 滤 机 制 结 合 以提高的通过率系统流程如图 所示 贝叶斯概率 -! 结束语!! 改进的贝叶斯分类器在短信分类时取得了很好 的效果实验表明对和的识别率 分别达到 d 和 d 可以看出对的 误判率要小于的误判率但由于实验仅仅 借助计算机来演示还没有应用于智能手机上这也 是下一步工作的 重 点 随 着 彩 信 的 出 现短 信 不 再 单纯地以文本形式为主图片)声音等多媒体信息将 会成为主要的载体如 何 有 效 地 对 彩 信 进 行 分 类 也 图! 系统流程图 将是下一步工作的重点!6 : V J!! 从流程图可以 很 明 显 地 看 出分 类 器 与 黑 白 名 单过滤机制结合以 后可 以 有 效 地 提 高 正 常 短 信 的 参考文献 通过率但同时 也 提 高 了 垃 圾 短 信 的 误 判 率 由 于! 邢军韩敏 基于两层向量空间模型和模糊!- 本体学习方法 在收集短信时没有 收 集 短 信 的 发 送 号 码 和 收 信 号 码因此没有进行大量的实验验证采用 条带有 虚拟发送号码的短信进行了测试其中有 条正常 短信和 条实验证明确实提高了短信的 ^计算机研究与发展!! 黄秀丽王蔚 一种改进的 文 本 分 类 特 征 选 择 方 法 ^计 算 机 工程与应用 N!! 李旭升郭耀煌 一种新颖混合贝叶斯分类模型研究 ^计算 机科学!!! 通过率但通过的一部分短信中有部分短信本来是!6 L J F : M X J 经 过 改 变 概 率 模 式 后变 成 了 正 常 短 信 ^ -!L!:F J6F Y!! 且 发 送号码 在白名单中被 分到正常 短 信类 中 而 通

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