基于Android的垃圾短信过滤系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着移动通信技术的快速发展和普及，手机已经成为人们日常生活中不可或缺的通讯工具。

然而，与此同时，垃圾短信问题也日益严重，不仅浪费了用户的时间和流量，还可能造成用户隐私泄露、财产损失等严重后果。

因此，研究有效的垃圾短信过滤方法具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对垃圾短信过滤技术进行了广泛的研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内在垃圾短信过滤领域的研究起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题将针对android平台，设计和实现一个垃圾短信过滤系统，主要研究内容包括：
1.垃圾短信特征分析:分析垃圾短信的文本特征，例如关键词汇、语法结构、语义信息等，为垃圾短信识别提供依据。

2.垃圾短信识别算法研究:研究基于机器学习的垃圾短信识别算法，例如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等，并对算法进行改进和优化，提高垃圾短信识别的准确率和效率。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法。

首先，进行文献调研，了解国内外垃圾短信过滤技术的研究现状，分析现有技术的优缺点，为本课题的研究提供理论基础。

其次，对垃圾短信进行特征分析，收集和整理垃圾短信样本，并对其文本特征进行分析，为垃圾短信识别算法的设计提供依据。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于深度学习的垃圾短信识别算法:传统的垃圾短信识别算法大多基于浅层学习模型，本课题将尝试使用深度学习算法，例如卷积神经网络、循环神经网络等，构建更精准、高效的垃圾短信识别模型。

2.结合用户行为特征的垃圾短信识别:除了分析短信内容特征外，本课题还将尝试结合用户的短信收发行为特征，例如短信发送时间、频率、联系人等信息，提高垃圾短信识别的准确率。

3.个性化的垃圾短信过滤:不同的用户对垃圾短信的容忍度不同，本课题将尝试根据用户的个人偏好，提供个性化的垃圾短信过滤策略，例如设置不同的过滤级别、自定义黑名单和白名单等。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]邢春晓,王会颖,李长治,等.基于文本挖掘的垃圾短信识别方法综述[j].计算机科学,2022,49(12):153-162.

[2]李晓光,杨野.基于机器学习算法的垃圾短信过滤系统设计与实现[j].计算机工程与设计,2021,42(10):2911-2917.

[3]张俊,王晓东,张伟哲,等.基于改进tf-idf的垃圾短信过滤系统设计与实现[j].计算机工程与应用,2020,56(09):123-129.