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求基于贝叶斯的android平台垃圾短信过滤系统设计思路
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哪位高人开发或研究过基于贝叶斯的android平台垃圾短信过滤系统,求设计思路。

补充一下:

通过垃圾短信集和正常短信集训练建模,训练出来一个短信分类器,我现在是想这个训练分类器的过程是随系统一同放入android中还是将在外面训练好分类器后在植入到系统中,而且我还考虑设计一个加强学习机制,对分类正确的短信强加学习,对分类错误的短信可以纠正学习,这个机制不知道怎么实现。请大家给些建议,先谢了。

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JasonCheng
发帖于5年前 6回/637阅
共有6个答案 最后回答: 5年前
先用垃圾短信训练建模..然后计算新邮件的后验概率么?..感觉最关键的是怎么从短信文本建模...建立怎样的模型..
--- 共有 2 条评论 ---
dake回复 @JasonCheng : 这个可以先自带一个训练好的分类器...然后系统中保留学习入口...可以参考邮箱标记垃圾邮件的模式来纠正学习 5年前 回复
JasonCheng恩,对,就是先通过垃圾短信集和正常短信集训练建模,训练出来一个短信分类器,我现在是想这个训练分类器的过程是随系统一同放入android中还是将在外面训练好分类器后在植入到系统中,而且我还考虑设计一个加强学习机制,对分类正确的短信强加学习,对分类错误的短信可以纠正学习,这个机制怎么实现呢 5年前 回复
听起来很高端的样子~
--- 共有 1 条评论 ---
JasonCheng就是基于机器学习,利用贝叶斯公式对垃圾短信集和正常短信训练出一个分类器,通过这个分类器就可以对新来短信进行识别了。目前我也就知道个大概,具体实现过程还有些不明啊 5年前 回复
把用户端的垃圾短信传回服务器,在服务器段训练。不然你训练一次把用户手机的电给跑光了咋整。。。。^_^

引用来自“ir-lucene”的答案

把用户端的垃圾短信传回服务器,在服务器段训练。不然你训练一次把用户手机的电给跑光了咋整。。。。^_^
嗯,你说的有道理,得考虑到耗电量和占用的内存。我想了想,可以先在外面训练出分类器没再将分类器(也就是个概率表文件)放入过滤系统中,用户可以将拦截的垃圾短信进行举报传回服务器,服务器收到一定数量的垃圾短信再进行训练生成分类器(概率表文件),然后再讲概率表文件传回到客户端上,也就是更新客户端分类器文件,如果采用这种方式的话,在更新分类器上,有没有一种方法,就是我不完全替换原来的分类器,而是在原来的分类文件的基础上进行增加或修改,考虑到尽量降低用户的网络流量和减少更新时间.
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