基于朴素贝叶斯分类的电信诈骗信息的识别

刘鑫; 王皓晨; 黄宇煦

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基于朴素贝叶斯分类的电信诈骗信息的识别

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为了清理互联网与移动通信网络所带来的不良诈骗信息,使用文本分类技术来识别电信诈骗信息。采用中文分词技术(jieba)对数据样本的中文信息进行分词,用TF-IDF算法提取电信诈骗信息的特征,向量空间模型(VSM)构建文本内容的特征,选取朴素贝叶斯分类算法的伯努利模型和多项式模型,分别训练数据并对比测试得出各自对电信诈骗信息的识别效果评估。

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来源
《计算机时代》 |2023年第4期|29-32|共5页
作者
刘鑫; 王皓晨; 黄宇煦;
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作者单位

南通大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
文本分类; 电信诈骗信息; 机器学习; 朴素贝叶斯;

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