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在垃圾短信过滤系统中,传统方法的短信息特征很难准确地考虑到词语的贡献。提出了一种新的特征词查找和特征构造方法,较好地反映了词语之间的关系和在短信中的贡献度。通过联合采用稀疏自编码器和支撑矢量机（SVM）进行学习和分类仿真实验,结果表明过滤效果比目前报道的类似分类器效果有显著的提升和改进。
基于稀疏自编码器和SVM的垃圾短信过滤
【摘 要】
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在垃圾短信过滤系统中,传统方法的短信息特征很难准确地考虑到词语的贡献。提出了一种新的特征词查找和特征构造方法,较好地反映了词语之间的关系和在短信中的贡献度。通过联
【机 构】
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重庆工程学院,重庆理工大学
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2016年17期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60443004）：人工生命动觉智能行为选择图式理论研究, 校内科研基金资助项目（2014xcxtd05,2014xzky05）
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