在人工智能领域，垃圾短信识别是一个重要的应用方向，旨在通过智能算法识别并过滤掉用户接收到的垃圾短信。随着智能手机的普及，垃圾短信问题日益严重，用户每天都会收到大量无用甚至带有诈骗性质的短信，这些短信不仅打扰人们的正常生活，还可能带来安全隐患。因此，开发一种高准确率的垃圾短信识别模型显得尤为重要。 本项目的核心是一个基于Python语言开发的模型，该模型具有交互界面，能够部署在用户的本地设备上，保证了处理数据的隐私性和安全性。模型训练所依赖的训练集数据也被包含在了提供的压缩文件中，便于用户直接使用和操作。值得注意的是，通过调整模型训练集的大小，用户可以进一步提高垃圾短信的识别准确率。这意味着用户可以根据实际情况，对训练集进行优化，以适应不同类型的垃圾短信特征。 训练集中的数据通常包含大量经过标注的短信样本，其中包含“垃圾短信”和“非垃圾短信”两种标签。模型通过学习这些样本，逐步掌握区分垃圾短信的规则和特征，进而实现对新短信的自动分类。在机器学习领域，这属于监督学习范畴。具体的算法可以是逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。 在模型的设计与实现过程中，需要考虑多个关键因素。文本预处理是垃圾短信识别的第一步，因为短信内容通常是非结构化的自然语言文本。预处理包括分词、去除停用词、文本向量化等步骤，以便将文本数据转换为模型可以处理的数值形式。特征提取也是模型能否准确识别的关键，有效特征可能包括特定关键词的出现频率、短信长度、发送时间等。 在模型的训练过程中，还需要进行适当的调参，即调整模型的超参数，比如神经网络的层数、每层的神经元数量、学习率、批处理大小等，以达到最佳的训练效果。此外，模型还需要进行交叉验证，以评估模型的泛化能力，确保模型在未知数据上也能有良好的表现。 Python作为一种高级编程语言，在数据科学和机器学习领域具有显著的优势。其丰富的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等，极大地方便了开发者进行数据分析和模型构建。而且，Python的语法简洁明了，易于理解和使用，对于初学者和专业人员都是一个很好的选择。 在实际部署时，可以将模型封装在一个用户友好的交互界面后端，前端可以采用Web界面或桌面应用程序的形式。用户可以通过这个界面上传新的短信样本，查询识别结果，并根据需要调整训练集和模型参数。 本项目通过提供一个基于Python的垃圾短信识别模型，不仅帮助用户有效识别和过滤垃圾短信，还通过交互界面和本地部署的方式，给予了用户高度的自主性和隐私保护。随着机器学习技术的不断发展，未来的垃圾短信识别模型有望更加智能化、高效化，为用户提供更为精准的服务。

垃圾短信识别 源码+模型+数据集全套，个人毕设项目，可直接运行

【计算机课程设计】基于机器学习的垃圾短信过滤系统的设计与实现, 数据处理和数据分析，SVM模型训练，模型评估，实现了对短信是否是垃圾短信的识别此课题在词向量的基础上对短信文本表示方法进行研究，、使用前请务必查看说明文档

SMS Spam Collection 是一组为 SMS Spam 研究收集的带有 SMS 标记的消息。它包含 5,574 条消息的一组英文 SMS 消息，根据合法或垃圾邮件进行标记。 这些文件每行包含一条消息。每行由两列组成：v1 包含标签（非垃圾邮件或垃圾邮件），v2 包含原始文本。

实验三 基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类.ipynb

数据处理和数据分析，中文分词、衡量特征词、SVM模型训练，模型评估，实现了对短信是否是垃圾短信的识别 文本分类的关键在于文本表示和分类方法两部分，而词向量的文本表示是深度学习理论应用于文本分类的基础，本课题将在词向量的基础上对短信文本表示方法进行研究，旨在提高短信文本表示的精度，并引入深度学习理论中的支持向量机模型来构建垃圾短信识别模型以进一步提升垃圾短信识别的效果

采用C#实现的一个SVM垃圾短信过滤程序

垃圾短信检测数据集.7z

朴素贝叶斯分类之垃圾短信识别.7z

基于Android的垃圾短信过滤系统.pdf