关键模块SVM研究

作者：杨明级来源：http://www.zzqkw.com日期：2013-03-01人气：751

短信预处理模块和SVM模块,实现以下功能: (1)短信预处理模块。在短信预处理模块中对嫌疑短信进行前期处理,完成分词、文本表示和特征选择,把嫌疑短信表示成计算机能够处理的形式。 (2)SVM模块。因为支持向量机具有较高的分类精度,但在处理大规模数据集时有收敛速度较慢的特点,在SVM模块中对嫌疑短信进行离线分类,将其用于校对和补充贝叶斯模块的判定结果,并计算关键词的权重,更新关键词库,以提高垃圾短信过滤准确率。[3][4] 本文结合短信文本的特点，提出了基于支持向量机的短信分类方法以及实现步骤。基于支持向量机的短信分类是通过提取短信文本内容，将短信识别看作文本的两分类问题，利用支持向量机方法对训练短信集进行训练学习，得到分类模型以及决策函数，再利用得到的分类模型对待分类短信进行分类，识别短信的属性，即判断短信是否属于垃圾短信的过程。其具体实现主要分为两个阶段，即训练阶段和分类阶段。如下图1所示：基于支持向量机的短信分类过程需要经过短信预处理，特征降维，短信文本表示以及构建分类器四个步骤。首先要对短信训练集和测试集（即已知样本短信和未知分类短信）进行预处理，对短信的属性类别，词条（即特征）进行统计，然后对特征集进行降维，进而完成特征的向量表示。在对样本特征集进行训练学习的过程中，根据训练集中的样本点计算出参数，从而得到分类模型（二元分类器）。接下来进行的分类阶段，通过分类模型的决策函数对未知的待分类样本进行分类，以判别待分类短信是否属于垃圾短信。

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