基于机器学习的智能垃圾短信检测超强系统
项目概述
随着移动通信的普及，垃圾短信已成为影响用户日常生活和信息安全的重要问题。本项目旨在开发一款高效、准确的智能垃圾短信检测系统，利用机器学习技术自动识别和过滤垃圾短信，保护用户的隐私和安全。
系统架构
本垃圾短信检测系统基于 Python 语言开发，主要依赖 `scikit-learn` 机器学习库，结合文本处理和模型训练技术，实现垃圾短信的自动分类与识别。
核心功能模块
数据加载与预处理
本文项目使用的是飞浆平台提供的公开数据集，数据集中包含70万条数据，该数据数据集已经被分词处理好，采用的是jieba分词工具。数据集中每条字段包含三个字段message, msg_new, label, 其中message表示短信的内容，msg_new表示短信分词后的结果，label表示短信的类别，其中0表示正常短信，1表示垃圾短信。
数据加载与预处理是系统的基础步骤，主要包括以下功能：
停用词加载：通过 `read_stopwords` 函数加载自定义中文停用词表，过滤无意义的常用词，提升模型准确率。 文本向量化：支持两种向量化方式： CountVectorizer：将文本转换为词频矩阵。 TfidfVectorizer：将文本转换为 TF-IDF 特征矩阵，适用于不同文本处理需求。
模型选择与训练
系统提供了三种经典的机器学习模型供用户选择：
朴素贝叶斯 (MultinomialNB) 逻辑回归 (Logistic Regression) 支持向量机 (SVM)
用户可以通过命令行参数灵活切换模型，并自定义超参数（如 `alpha`、`ngram`）。模型训练通过 `Pipeline` 实现：
模型评估与可视化
训练完成后，系统自动评估模型性能，并通过混淆矩阵进行可视化展示：
模型保存与批量预测
完成训练后，系统自动保存模型，便于后续快速调用进行批量短信检测：
系统优势
高效准确：使用经典机器学习算法搭配优化的超参数，提供高效且准确的垃圾短信检测能力。 灵活可配置：支持多种模型与文本向量化方式，用户可自由调整超参数以适应不同数据集。 可视化支持：自动生成混淆矩阵与性能报告，帮助用户直观理解模型表现。 批量检测：保存模型后可直接用于批量检测，适用于企业短信网 关或反欺诈系统。 易用性强：命令行友好，仅需一行命令即可完成训练与预测。
应用场景
短信防骚扰服务：集成到手机或运营商平台，自动过滤垃圾短信。 企业内部邮件过滤：可用于邮件服务器端的恶意邮件检测。 智能客服系统：在客户服务系统中识别潜在的恶意消息。
使用方法
安装依赖
训练模型
预测测试
模型保存与加载
训练完成后，模型会自动保存为 `s ms_spam_pipeline.pkl`，方便后续直接加载进行预测。
效果展示
在测试集上的混淆矩阵：
在测试集上的分类结果报告：
日志记录与错误处理
系统自动记录训练过程，包括模型选择、超参数、测试结果等。发生异常时自动记录错误日志，方便后续排查问题。
总结
本智能垃圾短信检测系统基于机器学习技术，具备高效准确的检测能力、灵活的配置选项和直观的可视化分析。通过简单的命令行操作，用户可以快速完成模型训练、评估和预测，适用于多种应用场景，有效帮助用户抵御垃圾短信的骚扰。
总结
机器学习课程设计报告
