大家好,我目前想做一个基于贝叶斯概率模型的android平台垃圾短信过滤系统,在网上也找了一些关于这一方面的文章和论文,但大多讲的偏理论些,在系统实现的架构和细节上讲的很少。
在结构设计上遇到一些问题:
1.分类器训练是放在系统软件内部好些还是在外部训练好分类器在放入软件中?
2.中分分词问题,有哪些好的分词器,网上查了查开源的分词器iKanalyzer,不知这个分词器在android上运行占用内存资源会不会很大?
请大家给些意见,先谢谢了。
大家好,我目前想做一个基于贝叶斯概率模型的android平台垃圾短信过滤系统,在网上也找了一些关于这一方面的文章和论文,但大多讲的偏理论些,在系统实现的架构和细节上讲的很少。
在结构设计上遇到一些问题:
1.分类器训练是放在系统软件内部好些还是在外部训练好分类器在放入软件中?
2.中分分词问题,有哪些好的分词器,网上查了查开源的分词器iKanalyzer,不知这个分词器在android上运行占用内存资源会不会很大?
请大家给些意见,先谢谢了。
这个架构不适合在客户端本地做,一来客户端本地的样本太少,训练的结果不理想,二来这种耗时的操作本身也不适合客户端这种环境。
建议还是在服务器端做训练,客户端还是作为一个获取样本和查询的接口吧