基于改进遗传算法的支持向量机微信垃圾文章识别

近几年,随着微信的快速发展和普及,微信已经成为智能移动设备必备的应用之一,但与之同时也出现了大量微信诈骗信息、垃圾广告等,给人们带来了极大的困扰。本文将从搜狗微信搜索中抽取微信文章样本,将微信垃圾文章识别看做文本分类问题,采用支持向量机对样本进行分类模型的训练,并应用改进的遗传算法对支持向量机的参数进行优化。文中详细的介绍了改进遗传算法在支持向量机上的应用,相比传统的支持向量机,采用改进遗传算法对支持向量机参数进行优化,提升了模型准确率和优化效率。在文章的最后进行了由15000篇微信文章所形成的测试集上的分类模型效果实验,实现结果表明,本方法能够达到94.7%的准确率,非常准确的识别微信垃圾文章。