离线垃圾短信过滤中社会网络行为模式的分析与应用

摘要：

随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的社会网络特征,提出了一种新的离线垃圾短信过滤模型.模型针对海量短信数据处理时存在的时空效率的瓶颈问题,提出了线性特征统计算法LFSA,并结合高斯核密度估计和贝叶斯分类器,对短信进行分类过滤.我们使用某省通信运营商提供的30亿条短信数据对模型进行测试,做实验分析.实验结果表明,我们提出的模型能满足运营商的各项性能指标要求,并已部署和应用.

关键词：短信过滤、社会网络、行为模式、高斯核密度估计、贝叶斯分类器

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省科技创新平台项目2009J1007;教育部科技重点项目210110;福建省教育厅科研项目JA09002;福建省教育厅重点项目JK2012003

在线出版日期：2013-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1877-1881