基于机器学习的垃圾短信过滤识别研究

随着信息技术的快速发展,人们享受着信息科技带来的便利,但同时也承受着垃圾短信对信息泄露及生活所造成的影响。通过机器学习算法对垃圾短信进行过滤识别,可以有效地屏蔽垃圾短信,提高用户的沟通效率。针对此,文章基于朴素贝叶斯算法和支持向量机算法进行垃圾短信过滤识别研究,并在同一数据集下验证两种机器学习算法的识别效果及算法模型的有效性和可用性。实验表明:朴素贝叶斯算法模型的准确率为98.63%,支持向量机算法模型的准确率为95.57%,两种算法对垃圾短信的识别均取得较好的效果,在特定数据集下,朴素贝叶斯较支持向量机算法具有更好的识别效果。该研究对于机器学习算法在文本分类领域的应用和发展提供坚实的基础。