【摘 要】
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针对目前中文短信过滤研究缺乏样本库的现状，提出一种客户端样本特征库生成方法。设计客户端短信过滤样本特征数据库，将客户端接收到的短信进行预处理和中文分词，考虑高信息量的
【机 构】
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兰州工业学院电子信息工程系,兰州交通大学电子信息工程学院
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金资助项目（1208RJZA186）,甘肃省高等学校科研基金资助项目（2013A-127）,甘肃省科技支撑计划基金资助项目（1104GKCA032）,兰州市科技计划基金资助项目（2010-1-225）
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针对目前中文短信过滤研究缺乏样本库的现状，提出一种客户端样本特征库生成方法。设计客户端短信过滤样本特征数据库，将客户端接收到的短信进行预处理和中文分词，考虑高信息量的低频词和带有较强类别特性的特征词，改进互信息评价函数提取样本特征，形成特征数据。采用NaiveBayes算法测试特征数目对过滤器性能的影响，实验结果表明，当特征数目为10时，测试准确率达到最大值，当样本特征库中短信数目达到2000条时，数据库文件的大小约为714．28KB，可在普通手机平台上运行，验证了特征库生成方法的可行性。
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