华为OD机试真题-垃圾短信识别【2023Q1】

本文通过华为OD机试真题,介绍垃圾短信识别的逻辑。基于发送者与接收者的交互情况,制定了三条判断规则,包括未回复短信数量、发送与接收短信数量差以及特定用户间的短信差值。并提供了解题思路和示例代码,帮助理解如何判断一个用户是否为垃圾短信发送者。

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题目描述

大众对垃圾短信深恶痛绝,希望能对垃圾短信发送者进行识别,为此,很多软件增加了垃圾短信的识别机制。经分析,发现正常用户的短信通常具备交互性,而垃圾短信往往都是大量单向的短信,按照如下规则进行垃圾短信识别:
本题中,发送者A符合以下条件之一的,则认为A是垃圾短信发送者:
1:A发送短信的接收者中,没有发过短信给A的人数L> 5;
2:A发送的短信数 -A接收的短信数M > 10;
3:如果存在X,A发送给X的短信数 - A接收到X的短信数N >5.
输入描述
第一行是条目数,接下来几行是具体的条目,每个条目,是一对D,第一人数字是发送者ID,后面的数字是接收者ID,中间空格隔开,所有的ID都为无符号整型Q,ID最大值为100:
同一个条目中,两个ID不会相同 (即不会自己给自己发消息)
最后一行为指定的ID
输出描述
输出该ID是否为垃圾短信发送者,并且按序列输出 L M 的值(由于 N 值不唯一,不需要输出)输出均为字符串。

垃圾短信识别是指通过算法和模型的应用,对收到的短信进行自动识别和过滤,将垃圾短信自动分类并加以处理。华为od的题目中要求我们实现该功能。 要实现垃圾短信识别,可以采用一些常见的方法和技术。首先,我们需要建立一个训练数据集,其中包括垃圾短信和非垃圾短信的样本。对于每个样本,我们需要提取一些特征,例如短信的长度、关键词的出现频率、特殊字符的使用等等。然后,我们可以使用器学习算法如朴素贝叶斯、支持向量等,对训练数据进行训练,从而建立一个垃圾短信识别模型。 在实际应用中,当我们收到一条新的短信时,我们可以将其输入到已经训练好的模型中,通过模型预测结果来判断该短信是否为垃圾短信。如果预测结果为垃圾短信,我们可以将其标记为垃圾,并作出相应的处理,例如将其放入垃圾箱或者删除。如果预测结果为非垃圾短信,我们可以将其正常显示给用户。 为了提高垃圾短信识别的准确率和效率,我们还可以不断优化算法和模型。例如,可以结合深度学习算法,如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN),以提高模型的表达能力和泛化能力。此外,可以使用大规模的训练数据集和高性能的计算平台来进行模型训练,从而提升垃圾短信识别的性能。 综上所述,垃圾短信识别是一项重要的任务,可以通过建立训练数据集、提取特征、训练模型和优化算法等步骤来实现。这样的技术可以在实际应用中有效地识别和过滤垃圾短信,提供更好的用户体验和信息安全保护。
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