基于朴素贝叶斯分类的电信诈骗信息的识别

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中文摘要：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.

外文标题：Telecom fraudulent message recognition based on naive Bayes classification

作者：

刘鑫、王皓晨、黄宇煦

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作者单位：

南通大学,江苏南通 226000

关键词：

文本分类电信诈骗信息机器学习朴素贝叶斯

出版年：

2023

DOI：

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.04.006