基于深度学习的短信分类技术研究

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1、分类号:TP18110710-2013124042硕士学位论文基于深度学习的短信分类技术研究王婷导师姓名职称袁玲副教授申请学位类别工学硕士学科专业名称计算机软件与理论论文提交日期2016年4月28日论文答辩日期2016年6月16日学位授予单位长安大学SMSClassificationMethodsBasedonDeepLearningADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangTingSupervisor：AssociateProf.Y

2、uanLingChang’anUniversity,Xi’an,China论文独创性声明本人声明；本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体己经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。＾论文作者签名；＾兴／＾年月日论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。学校

3、享有ｙＡ任何方式发表、复制、公开阅览、借阅及申请专利等权矛。ＩＩ本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为长安大学。（保密的论文在解密后应遵守此规定）论文作者签名；年／月／Ｉ曰导师签：名；年月日Ｖ摘要随着移动互联网的迅猛发展，手机短信凭借其价格低廉、使用便捷和传递可靠等优点，成为人们日常生活中必不可少的联络手段，在各个领域得到了广泛的应用。然而，短信的大量使用在信息安全方面带来了一定的隐患，例如垃圾短信的泛滥。正因为这样，如何保持短信业务

4、健康发展的同时避免垃圾短信造成的不良影响成为一个亟待解决的问题。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，能够自动地提取所需要的特征且良好地表达特征。尤其是对大规模数据进行处理时效果非常好。本文研究的重点是如何将深度学习与文本分类技术相结合对短信进行分类，从而减少短信带来的负面影响。本文主要针对目前的短信分类技术准确率不高的问题，提出以文本分类技术为基础，结合深度学习算法来对短信进行分类。主要的方法是：将收集的短信数据集作为研究对象，对数据集中的短信进行预处理和特征选择，短信以向量的形式作为深度信念网络的

5、输入神经元，输出神经元根据分类的类别标签个数所定，运用深度信念网络对样本进行训练和测试，得出分类结果。实验研究结果表明，深度学习方法能够无监督的学习短信信息，可以用于短信分类。而且短信数据集规模越大，分类效果越好。关键词：文本分类，深度学习，短信分类，深度信念网络iAbstractWiththemobileinternet'srapiddevelopment,mobilephonetextmessages(SMS)havebeenusedwidelyinvariousfieldsandbecomeani

6、ndispensablecommunicationmeansinpeople'sdailylifeforitsadvantagesoflowprice,easytouseandreliabledelivery.However,extensiveuseoftextmessaginghasbeenbringingrisksinmobileinformationsecuritysuchastheoverflowof'spam'messages.Thisleadstoaproblemwaitingtobesol

7、vedurgently.HowtomaintaintheSMShealthydevelopmentwhileavoidingtheundesirableinfluenceofthe‘spam’messages.Asanewfieldinmachinelearning,deeplearningcanautomaticallyextractstheobjectivecharacteristicsandrepresentsthemexplicitly.Itshowsexcellentperformancewh

8、enprocessinglargescaledata.Inordertoreducethenegativeinfluenceoftheproliferationofthe'spam'messages,thisthesisstudiedthetextmessagesclassificationproblembyincorporatingthedeeplearningandtextclassificationmethods.Concernedw