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基于Android的垃圾短信过滤系统
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基于Android的垃圾短信过滤系统
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-20页
　　· 背景第9-14页
　　· 垃圾短信简介第14-16页
　　· 垃圾短信的研究现状第16-18页
　　　　· 立法惩治第16页
　　　　· 运营商端过滤技术第16-17页
　　　　　　· 实时过滤机制第16-17页
　　　　　　· 话单分析机制第17页
　　　　　　· 协议监控机制第17页
　　　　· 手机端过滤第17-18页
　　· 论文的主要工作第18-19页
　　· 论文结构第19页
　　· 小结第19-20页
第二章 中文信息分类算法的研究改进第20-38页
　　· 中文分词技术第20-22页
　　· 文本去噪处理第22-23页
　　· 文本特征表示第23页
　　· 特征选取第23-24页
　　　　2.4.1 特征频度(TF,Term Frequency)第23-24页
　　　　2.4.2 文档频度(DF，Document Frequency)第24页
　　· 贝叶斯算法第24-27页
　　　　· 多变量贝努里事件模型第26-27页
　　　　· 多项式事件模型第27页
　　· 改进的贝叶斯分类算法第27-33页
　　　　2.6.1 朴素 Bayes 分类器的优缺点第27-30页
　　　　2.6.2 Bayes 算法在短信过滤系统应用中的改进第30-33页
　　· 针对垃圾短信特点的分类算法改进第33-37页
　　· 小结第37-38页
第三章 垃圾短信过滤系统总体设计第38-46页
　　3.1 Android 基础知识第38-41页
　　　　3.1.1 Android 平台的定义第38页
　　　　3.1.2 Android 平台的特征第38-39页
　　　　3.1.3 Android 开发平台的架构第39页
　　　　3.1.4 Android 应用程序组件第39-41页
　　　　　　· Activity第39-40页
　　　　　　· Service第40页
　　　　　　· BroadcastReceiver第40页
　　　　　　· ContentProvider第40-41页
　　　　3.1.5 Android 中的 intent第41页
　　· 系统需求分析第41-42页
　　　　· 用户体验需求第41页
　　　　· 功能需求第41-42页
　　· 系统分词模块设计第42-43页
　　· 贝叶斯分类器的设计第43页
　　· 贝叶斯样本库的设计第43-44页
　　· 垃圾短信自学习模块第44页
　　· 垃圾短信规则自定义模块第44-45页
　　· 本章小结第45-46页
第四章 垃圾短信过滤系统实现第46-59页
　　· 开发环境第46页
　　· 系统概述第46-48页
　　· 短信控制系统实现第48-56页
　　　　· 短信过滤系统介绍第48-49页
　　　　· 短信截获第49-50页
　　　　· 短信过滤模块第50-51页
　　　　· 短信黑白名单设置第51-53页
　　　　· 系统设置第53页
　　　　· 短信存储第53-56页
　　· 贝叶斯过滤模块的实现第56-57页
　　· 垃圾短信自学习模块的实现第57-58页
　　· 垃圾短信规则自定义模块的实现第58页
　　· 小结第58-59页
第五章 系统测试第59-61页
　　· 运行环境部署第59页
　　· 功能测试第59-60页
　　· 性能测试第60页
　　· 小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
　　· 本文总结第61页
　　· 展望第61-63页
参考文献第63-65页
致谢第65-66页
攻读硕士学位期间发表的论文第66 页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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