2.765

2022影响因子

(CJCR)

  • 中文核心
  • EI
  • 中国科技核心
  • Scopus
  • CSCD
  • 英国科学文摘

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于复杂网络的垃圾短信过滤算法

黄文良 刘勇 钟志强 沈仲明

黄文良, 刘勇, 钟志强, 沈仲明. 基于复杂网络的垃圾短信过滤算法. 自动化学报, 2009, 35(7): 990-996. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00990
引用本文: 黄文良, 刘勇, 钟志强, 沈仲明. 基于复杂网络的垃圾短信过滤算法. 自动化学报, 2009, 35(7): 990-996. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00990
HUANG Wen-Liang, LIU Yong, ZHONG Zhi-Qiang, SHEN Zhong-Ming. Complex Network Based SMS Filtering Algorithm. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(7): 990-996. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00990
Citation: HUANG Wen-Liang, LIU Yong, ZHONG Zhi-Qiang, SHEN Zhong-Ming. Complex Network Based SMS Filtering Algorithm. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(7): 990-996. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00990

基于复杂网络的垃圾短信过滤算法

doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00990
详细信息
    通讯作者:

    刘勇

  • 中图分类号: TP391.4

Complex Network Based SMS Filtering Algorithm

More Information
    Corresponding author: LIU Yong
  • 摘要: 对垃圾短信发送用户的识别和过滤具有十分重要的研究价值和社会意义. 随着新形式和内容的垃圾短信出现, 传统的关键字匹配和发送速度频率过滤方法无法有效地处理这一问题. 在对短信发送/接收网络形式化表达的基础上, 以真实短信发送和接收以及通话关系数据为例, 统计和分析了短信发送网络的网络特性. 进一步分析和挖掘了垃圾短信用户在网络上发送接收的异常模式和行为, 并以此提出了一个基于语音关联程度和短信回复比率的过滤算法(NASFA算法). 通过实验和分析表明, 本文的算法能够高效地识别垃圾短信发送用户, 同时能够有效地控制将正常用户误识别为垃圾短信用户的比率.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  2673
  • HTML全文浏览量:  94
  • PDF下载量:  1350
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2008-02-29
  • 修回日期:  2008-12-16
  • 刊出日期:  2009-07-20

目录

    /

    返回文章
    返回