1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，手機(jī)短信憑借其價(jià)格低廉、使用便捷和傳遞可靠等優(yōu)點(diǎn)，成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚穆?lián)絡(luò)手段，在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。然而，短信的大量使用在信息安全方面帶來(lái)了一定的隱患，例如垃圾短信的泛濫。正因?yàn)檫@樣，如何保持短信業(yè)務(wù)健康發(fā)展的同時(shí)避免垃圾短信造成的不良影響成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，能夠自動(dòng)地提取所需要的特征且良好地表達(dá)特征。尤其是對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)效果非常好。本文研究的

2、重點(diǎn)是如何將深度學(xué)習(xí)與文本分類技術(shù)相結(jié)合對(duì)短信進(jìn)行分類，從而減少短信帶來(lái)的負(fù)面影響。
　　本文主要針對(duì)目前的短信分類技術(shù)準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，提出以文本分類技術(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法來(lái)對(duì)短信進(jìn)行分類。主要的方法是：將收集的短信數(shù)據(jù)集作為研究對(duì)象，對(duì)數(shù)據(jù)集中的短信進(jìn)行預(yù)處理和特征選擇，短信以向量的形式作為深度信念網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元，輸出神經(jīng)元根據(jù)分類的類別標(biāo)簽個(gè)數(shù)所定，運(yùn)用深度信念網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，得出分類結(jié)果。
　　實(shí)驗(yàn)