綦 科， 謝冬青

(廣州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與教育軟件學(xué)院，廣東廣州510065)

0 引 言

手機(jī)短信的泛濫不僅對(duì)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生沖擊，更造成嚴(yán)重不良社會(huì)影響。加強(qiáng)短信，特別是垃圾短信的監(jiān)管是維護(hù)短信市場(chǎng)的正常秩序，保障信息安全的關(guān)鍵[1]。短信監(jiān)管的基礎(chǔ)是短信的內(nèi)容識(shí)別問(wèn)題。目前短信監(jiān)管過(guò)濾功能的技術(shù)實(shí)現(xiàn)絕大部分是基于內(nèi)容關(guān)鍵字過(guò)濾技術(shù)和號(hào)碼黑白名單過(guò)濾技術(shù)[2-3]。這二類(lèi)過(guò)濾技術(shù)存在嚴(yán)重不足：①過(guò)濾規(guī)則需要事先定制，缺乏及時(shí)性和動(dòng)態(tài)性，用戶(hù)操作麻煩；②無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化定制需求；③基于文本匹配的方法處理效率較低，無(wú)法滿(mǎn)足大規(guī)模短信實(shí)時(shí)過(guò)濾監(jiān)管的要求；④容易發(fā)生錯(cuò)誤過(guò)濾，識(shí)別精度不高。

與正常短信比較，需要監(jiān)管的短信具有如下特點(diǎn)[4]：①短信的內(nèi)容都很近似，某段時(shí)間內(nèi)不會(huì)做修改或者做很小的修改；②發(fā)送頻率比較高，發(fā)送數(shù)量大；③相同內(nèi)容的短信發(fā)送給不同的接收者；④發(fā)送沒(méi)有時(shí)間特征，即任何等長(zhǎng)時(shí)間段發(fā)送短信的數(shù)目相同，因此，考慮到短信的接收發(fā)送都必須經(jīng)過(guò)短信中心的轉(zhuǎn)發(fā)，結(jié)合以上需要監(jiān)管短信的特點(diǎn)，短信的監(jiān)管大多在短信中心實(shí)施。但這種監(jiān)管方式存在的不足在于：某些短信，對(duì)于不同的人有著不同的作用，它可能是垃圾短信，也可能正是接受者所需要的短信，因此監(jiān)管需要有個(gè)性化的選擇，而這在短信中心是比較難實(shí)現(xiàn)的。因此，針對(duì)現(xiàn)有短信監(jiān)管方法的不足，本文基于文本數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法和Bayes分類(lèi)算法，利用短信中心可以集中監(jiān)控發(fā)送者的優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)短信接收者和短信中心端互動(dòng)的二層監(jiān)管模型的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)高效的手機(jī)短信監(jiān)管系統(tǒng)，有效的發(fā)現(xiàn)短信的發(fā)送者，使之成為個(gè)性化手機(jī)短信監(jiān)管過(guò)濾和源頭跟蹤的有效解決方案。

1 短信監(jiān)管系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)框架

系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法，利用短信中心可以集中監(jiān)控發(fā)送者的優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)短信接收者和短信中心端互動(dòng)的二層監(jiān)管模型的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)高效的手機(jī)短信個(gè)性化監(jiān)管系統(tǒng)。系統(tǒng)服務(wù)器端應(yīng)用在Windows平臺(tái)上，以O(shè)racle8i為數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)提出的基于數(shù)據(jù)流聚類(lèi)的短信監(jiān)管系統(tǒng)；客戶(hù)端支持以Windows Mobile為操作系統(tǒng)的智能手機(jī)終端。系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

1.2 功能設(shè)計(jì)

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分為中心服務(wù)器和客戶(hù)端代理引擎二部分：系統(tǒng)將核心分類(lèi)算法放置在短信中心服務(wù)器端，將客戶(hù)端引擎作為客戶(hù)端代理放置在客戶(hù)終端。短信中心從終端上收集用戶(hù)反饋的信息，然后對(duì)它們進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)后更新特征庫(kù)，客戶(hù)終端從中心下載這些更新特征。

(1)客戶(hù)端代理引擎--分類(lèi)引擎

客戶(hù)端代理運(yùn)行在終端上，以后臺(tái)服務(wù)的方式運(yùn)行，短信分類(lèi)引擎將用到存儲(chǔ)在終端并與短信中心實(shí)現(xiàn)同步更新的數(shù)據(jù)：個(gè)性化短信特征庫(kù)。分類(lèi)引擎具有以下功能：

1)當(dāng)短信到達(dá)時(shí)，根據(jù)分類(lèi)特征庫(kù)，調(diào)用分詞模塊和貝葉斯分類(lèi)模塊，判別接收的短信是否屬于垃圾短信。

2)由用戶(hù)根據(jù)自己的喜好自行決定短信是否屬于垃圾短信。

3)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)向短信中心反饋接收到的短信是否屬于垃圾短信，信息發(fā)送者號(hào)碼，發(fā)送時(shí)間，接收者號(hào)碼等信息。

4)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)定期從短信中心下載更新的個(gè)性化特征庫(kù)，在下一條短信到達(dá)終端時(shí)，采用更新后的特征庫(kù)進(jìn)行分類(lèi)判別。

(2)中心服務(wù)器--短信處理中心

短信處理中心實(shí)現(xiàn)的是一種分布式的短信分類(lèi)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，同時(shí)采用數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法對(duì)短信源頭進(jìn)行跟蹤。其具體功能點(diǎn)如下：

1)黑白名單庫(kù)和個(gè)性化特征庫(kù)的維護(hù)更新。以二種途徑進(jìn)行特征庫(kù)的更新：一是接收客戶(hù)終端反饋的短信分類(lèi)信息，進(jìn)行增量學(xué)習(xí)，每隔一段時(shí)間形成增量更新。服務(wù)器端在收到用戶(hù)反饋的短信后自動(dòng)觸發(fā)Bayes機(jī)器訓(xùn)練算法，進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，更新個(gè)性化特征庫(kù)；經(jīng)過(guò)Bayes機(jī)器學(xué)習(xí)后的增量更新包括：新增的特征項(xiàng)及其在垃圾短信和正常短信中出現(xiàn)的條件概率；客戶(hù)端反饋的刪除的特征項(xiàng)；重新計(jì)算后的特征項(xiàng)及其在垃圾短信和正常短信中出現(xiàn)的條件概率。二是在短信中心維護(hù)黑白名單庫(kù)，由人工更新。

2)短信內(nèi)容處理模塊。包括分詞處理模塊、特征提取模塊。分詞處理模塊對(duì)短信進(jìn)行高效率分詞；特征提取模塊則提取短信長(zhǎng)度特征、頻率特征、規(guī)則特征、文本特征等信息。

3)數(shù)據(jù)流聚類(lèi)模塊。通過(guò)數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法找出潛在的監(jiān)管短信，再根據(jù)這些短信找到潛在短信的短信發(fā)送者。

1.3 工作流程

如圖1所示，系統(tǒng)對(duì)短信的分類(lèi)流程如下：

(1)短信中心收到短信后，將短信文本送入黑白名單庫(kù)，依據(jù)黑白名單庫(kù)對(duì)短信進(jìn)行第一層過(guò)濾。未通過(guò)第一層過(guò)濾的垃圾短信被屏蔽；通過(guò)第一層過(guò)濾的短信送入數(shù)據(jù)流聚類(lèi)模塊。

(2)通過(guò)第一層過(guò)濾的短信送入數(shù)據(jù)流聚類(lèi)模塊后，應(yīng)用數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法進(jìn)行垃圾短信源頭的識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果存入黑白名單庫(kù)，封鎖該號(hào)碼。

(3)沒(méi)有被封鎖的短信，由短信中心轉(zhuǎn)發(fā)短信給接收者。

(4)用戶(hù)接收到經(jīng)過(guò)短信后，根據(jù)終端上的分類(lèi)引擎和分類(lèi)特征庫(kù)，調(diào)用分詞模塊和貝葉斯分類(lèi)模塊，將短信正確分類(lèi)(垃圾或非垃圾短信)。

(5)由用戶(hù)根據(jù)自己的需求自行決定短信分類(lèi)類(lèi)別。

(6)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)向短信中心反饋短信的分類(lèi)類(lèi)別，信息發(fā)送者號(hào)碼，發(fā)送時(shí)間，發(fā)送者號(hào)碼等信息。

(8)短信接收者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)定期從短信中心下載更新的個(gè)性化特征庫(kù)，在下一條短信到達(dá)終端時(shí)，采用更新后的特征庫(kù)進(jìn)行分類(lèi)判別。

2 關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

(1)服務(wù)器端和客戶(hù)終端的短信文本分詞

要實(shí)現(xiàn)短信的監(jiān)管，首先必須理解短信的內(nèi)容。對(duì)于短信中文文本而言，要理解短信內(nèi)容，必須對(duì)中文文本進(jìn)行分詞[5]。分詞是將短信分割成一個(gè)個(gè)有意義的單詞。與英文等以詞為最小語(yǔ)言單位不同，中文的最小語(yǔ)言元素是字，字再構(gòu)成詞，而且詞之間沒(méi)有分隔標(biāo)記(比如空格)，所以中文的分詞相對(duì)來(lái)說(shuō)復(fù)雜很多。

針對(duì)短信文本，在對(duì)其進(jìn)行分詞之前，首先進(jìn)行文本預(yù)處理，去除對(duì)分類(lèi)沒(méi)有用處的詞，主要是分詞后形成的單個(gè)的字，以及代詞、嘆詞、語(yǔ)氣助詞等。預(yù)處理可以通過(guò)查表(助詞表、代詞表)方式進(jìn)行。

系統(tǒng)分別在服務(wù)器端和客戶(hù)端進(jìn)行分詞?，F(xiàn)在的分詞算法[6-7]主要包括二類(lèi)：一類(lèi)是機(jī)械式分詞法，一般以分詞詞典為依據(jù)，通過(guò)文檔中的漢字串和詞表中的詞逐一匹配來(lái)完成詞的切分，另一類(lèi)是理解式分詞法，即利用漢語(yǔ)的語(yǔ)法知識(shí)和語(yǔ)義知識(shí)進(jìn)行分詞，需要建立分詞數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)和推理庫(kù)。由于理解式分詞法在語(yǔ)義分析和語(yǔ)法分析等方面遠(yuǎn)未成熟，因此現(xiàn)有分詞系統(tǒng)多采用機(jī)械式分詞法。

本系統(tǒng)采用中科院FreeICTCLAS分詞系統(tǒng)[8]，該分詞系統(tǒng)為機(jī)械式分詞系統(tǒng)，具有較高的分詞準(zhǔn)確度和分詞速度，且具有較高的靈活性，可以依據(jù)需要裁減分詞詞典?？紤]到短信文本中所用的詞匯一般都為常用詞，且服務(wù)器端對(duì)短信處理實(shí)時(shí)性的要求，以及手機(jī)終端存儲(chǔ)和處理能力的限制，我們對(duì)分詞詞典進(jìn)行了精簡(jiǎn)和壓縮，減少了詞典規(guī)模，最終分詞詞典包含約4萬(wàn)條左右的詞條，占用存儲(chǔ)空間為2.5M左右，完全滿(mǎn)足服務(wù)器端和客戶(hù)終端的分詞需求。

(2)黑白名單庫(kù)和特征項(xiàng)條件概率表的維護(hù)更新

小流域是山區(qū)水源涵養(yǎng)和集水的基本單元。只有把小流域保護(hù)好、治理好，大流域的河道、水庫(kù)水質(zhì)、水量和生態(tài)才有基本保障。建設(shè)生態(tài)清潔小流域的最終目標(biāo)，是促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)良性循環(huán)，人與自然和諧相處，實(shí)現(xiàn)流域人口、資源、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。

系統(tǒng)在服務(wù)器端維護(hù)黑白名單庫(kù)，設(shè)置黑白名單過(guò)濾特征庫(kù)和關(guān)鍵詞庫(kù)，由人工隨時(shí)更新。同時(shí)，系統(tǒng)在數(shù)據(jù)流聚類(lèi)模塊，應(yīng)用數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法進(jìn)行垃圾短信源頭的識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果經(jīng)人工確認(rèn)后更新黑白名單庫(kù)。

再者，系統(tǒng)維護(hù)一個(gè)最多包含200項(xiàng)特征項(xiàng)的條件概率表。客戶(hù)終端通過(guò)Internet或3G無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)向服務(wù)器端傳輸反饋的個(gè)性化短信分類(lèi)信息，包括短信分類(lèi)類(lèi)別(垃圾或非垃圾短信)、信息發(fā)送者號(hào)碼、發(fā)送時(shí)間、接收者號(hào)碼等信息。服務(wù)器接收客戶(hù)終端反饋的短信分類(lèi)信息，應(yīng)用Bayes算法進(jìn)行增量學(xué)習(xí)，收到用戶(hù)反饋的短信后自動(dòng)觸發(fā)機(jī)器訓(xùn)練算法，進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，更新或新增特征項(xiàng)及相應(yīng)的條件概率。

(3)貝葉斯分類(lèi)

貝葉斯分類(lèi)[9]是基于貝葉斯定理進(jìn)行的分類(lèi)，該算法可以預(yù)測(cè)樣本屬于每類(lèi)成員的可能性，最后將樣本分到可能性最大的那個(gè)類(lèi)別中去。

貝葉斯分類(lèi)過(guò)程如下：

1)讀入訓(xùn)練樣本短信，并統(tǒng)計(jì)各類(lèi)短信數(shù)目；

2)讀入分詞詞典，對(duì)訓(xùn)練樣本短信進(jìn)行分詞處理，得到各詞條及對(duì)應(yīng)的文檔頻率(document frequency，DF)值。

3)根據(jù)特征向量選取方法，按DF值從大到小，各類(lèi)選前200個(gè)特征詞形成特征向量；

4)讀入訓(xùn)練樣本短信，對(duì)貝葉斯分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練；

5)讀入待分類(lèi)短信，用訓(xùn)練后的貝葉斯分類(lèi)器進(jìn)行識(shí)別，并給出分類(lèi)結(jié)果。

系統(tǒng)在短信中心端設(shè)置了二個(gè)貝葉斯分類(lèi)器：一個(gè)用于短信的實(shí)時(shí)分類(lèi)，當(dāng)用戶(hù)短信到達(dá)短信中心，由服務(wù)器調(diào)用，對(duì)短信進(jìn)行分類(lèi)判斷；另外一個(gè)作為后臺(tái)服務(wù)程序，定期輪詢(xún)每個(gè)用戶(hù)，根據(jù)用戶(hù)反饋的信息進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，并更新每個(gè)用戶(hù)的個(gè)性化特征庫(kù)。

系統(tǒng)在用戶(hù)終端上同樣啟用了貝葉斯分類(lèi)器，對(duì)到達(dá)用戶(hù)終端的短信進(jìn)行分類(lèi)判斷，然后提示用戶(hù)作出選擇判斷。

(4)基于數(shù)據(jù)流聚類(lèi)的短信源頭跟蹤

服務(wù)器端的數(shù)據(jù)流聚類(lèi)模塊根據(jù)客戶(hù)端反饋的信息和監(jiān)管短信發(fā)送者的特點(diǎn)，識(shí)別出真正的短信發(fā)送者，該模塊的核心算法就是數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法。數(shù)據(jù)流聚類(lèi)是對(duì)元素集進(jìn)行分組，使得組內(nèi)元素盡量相似，組間元素盡量相異的數(shù)據(jù)處理方法。數(shù)據(jù)流聚類(lèi)研究的方向很多，如：針對(duì)基于劃分的k-中心聚類(lèi)問(wèn)題，Guha[10]在2000年首先提出基于k中心聚類(lèi)的smallspace算法，該算法使用一個(gè)迭代過(guò)程實(shí)現(xiàn)了在數(shù)據(jù)流環(huán)境下的 k-中心聚類(lèi)；將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)聚類(lèi)思想應(yīng)用到數(shù)據(jù)流聚類(lèi)中，Cao[11]等人提出了Denstream算法，用基于密度的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)流聚類(lèi)；針對(duì)多數(shù)據(jù)流的聚類(lèi)問(wèn)題，Beringer[12]等人提出了基于K-means的多數(shù)據(jù)流聚類(lèi)方法，能夠快速近似地計(jì)算數(shù)據(jù)流間的相似度，使數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法可分為基于劃分[13]，基于密度[14]和基于網(wǎng)格[15]等幾類(lèi)，其中以基于劃分的居多。但這些方法都只適合處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，不適用于文本聚類(lèi)，而短信一般表現(xiàn)為文本，因此必須采用適用于文本的數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法用于文本的聚類(lèi)。本系統(tǒng)應(yīng)用Guha提出的k-中心聚類(lèi)算法，找出潛在的被監(jiān)管短信，再根據(jù)這些短信找出潛在的短信發(fā)送者，實(shí)現(xiàn)短信源頭跟蹤。

系統(tǒng)在數(shù)據(jù)流聚類(lèi)模塊，應(yīng)用如上數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法進(jìn)行垃圾短信源頭的識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果經(jīng)人工確認(rèn)后更新黑白名單庫(kù)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

測(cè)試數(shù)據(jù)由某電信研究院提供，共20000條短信。經(jīng)人工標(biāo)注，垃圾短信共計(jì)1400條(色情類(lèi)205條、詐騙類(lèi)45條、廣告類(lèi)940條、謠言類(lèi)80條、公共安全類(lèi)130條)，占所有用戶(hù)短信的7%；正常短信18600條，占所有用戶(hù)短信的93%。系統(tǒng)的軟硬件測(cè)試環(huán)境為：服務(wù)器為Intel Pentium4 CPU，3GHz主頻，4GB內(nèi)存，500GB硬盤(pán)，Windows Server 2003操作系統(tǒng)；用戶(hù)終端為dopodA8188型號(hào)手機(jī)，該型號(hào)運(yùn)行Windows Mobile操作系統(tǒng)，CPU為600MHz的AMD微處理器，帶有512M內(nèi)存。

表1 測(cè)試結(jié)果

實(shí)驗(yàn)中從客戶(hù)端收集到反饋的垃圾短信號(hào)碼匯報(bào)個(gè)數(shù)共計(jì)64個(gè)，經(jīng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流聚類(lèi)模塊自動(dòng)識(shí)別屬于垃圾短信發(fā)送者的號(hào)碼有53個(gè)，經(jīng)人工確認(rèn)垃圾短信發(fā)送者號(hào)碼59個(gè)，源頭跟蹤準(zhǔn)確率達(dá)到89.8%，這說(shuō)明數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法對(duì)識(shí)別垃圾發(fā)送者有較大幫助。

實(shí)驗(yàn)還對(duì)客戶(hù)端性能進(jìn)行了測(cè)試。表2給出了客戶(hù)端性能測(cè)試結(jié)果。從測(cè)試結(jié)果看，貝葉斯分類(lèi)時(shí)間很短，影響處理速度的是短信分詞算法。但整體來(lái)看，客戶(hù)端處理時(shí)間不超過(guò)2s，而且相對(duì)于當(dāng)前智能手機(jī)的內(nèi)存配置，客戶(hù)端所占用的內(nèi)存不超過(guò)10M，一般智能手機(jī)的運(yùn)算速度和內(nèi)存完全可以滿(mǎn)足性能要求。

表2 客戶(hù)端性能測(cè)試結(jié)果

4 結(jié)束語(yǔ)

本文描述了基于數(shù)據(jù)流聚類(lèi)的短信監(jiān)管系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)分析，利用基于文本內(nèi)容的數(shù)據(jù)流聚類(lèi)算法，設(shè)計(jì)短信接收者和短信中心端互動(dòng)的二層監(jiān)管模型，實(shí)現(xiàn)短信的個(gè)性化監(jiān)管和源頭跟蹤。系統(tǒng)經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，已經(jīng)在某通信部門(mén)進(jìn)行中小范圍的試用，取得了良好的效果。提高系統(tǒng)的性能以支持更多的并發(fā)短信用戶(hù)，以及綜合考慮垃圾短信的特點(diǎn)以提高數(shù)據(jù)流聚類(lèi)精度和源頭跟蹤精度將是本文的后續(xù)研究工作。

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