【基于机器学习的垃圾短信过滤识别系统】
该系统依托机器学习算法，利用决策树和SVM算法对互联网公开渠道获取的数据集进行训练，以实现垃圾短信的过滤和识别。系统的核心功能包括用户登录注册、短信展示、垃圾短信判断、短信分析可视化以及数据集管理。为了实现这些功能，系统采用了Django框架构建了后端服务，并使用MySQL数据库来存储数据。决策树、SVM算法、Django、MySQL。互联网公开渠道获取。
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引言
随着移动通讯技术的快速发展，垃圾短信已成为困扰许多用户的问题。为了有效过滤和识别这些不必要的信息，我们开发了一款基于机器学习的垃圾短信过滤识别系统。
演示-基于机器学习的垃圾短信过滤识别系统
数据集
我们的系统使用了从互联网公开渠道获取的大量短信数据集。这些数据集包括各种类型的短信，既有普通短信，也有大量已标记的垃圾短信，为我们的机器学习模型提供了丰富的训练材料。
技术栈
- 决策树和SVM算法：用于建立垃圾短信的识别和分类模型。
- Django：用于搭建系统的后端服务。
- MySQL：用于存储用户信息、短信数据等。
主要功能
- 用户登录注册：用户可以创建账户并登录系统。
- 短信展示：展示用户短信，包括普通短信和垃圾短信。
- 垃圾短信判断：系统自动分析短信内容，判断是否为垃圾短信。
- 短信分析可视化：通过图表等形式展示短信分析结果，增加用户体验。
- 数据集管理：管理员可以管理和更新短信数据集。
系统实现
系统基于机器学习算法，主要利用决策树和支持向量机（SVM）算法对短信进行分类。这些算法能够学习短信中的特定模式，有效区分垃圾短信和普通短信。
Django框架被用于搭建后端服务，提供用户界面和与数据库的交互功能。MySQL数据库用于存储用户信息、短信内容和系统分析结果。
结论
基于机器学习的垃圾短信过滤识别系统提供了一种有效的解决方案，帮助用户减少垃圾短信的干扰。通过不断学习和适应新的垃圾短信模式，系统能够提供更准确的过滤效果。
DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
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