随着移动电话的不断普及,短信业务发展迅猛,但它却是一把双刃剑,给生活带来便捷的同时,垃圾短信泛滥问题也一直困扰着人们,甚至带来一定的社会危害。为了还给用户一个绿色清洁的短信使用环境,进行垃圾短信的治理和过滤势在必行。本文主要研究了基于内容的垃圾短信过滤技术,设计了基于决策树和基于支持向量机的两种过滤系统。所做的主要工作包括前期调研相关背景技术知识；收集7155条短信(包含正常短信3600条,垃圾短信3555条),构建短信语料库；设计实现基于决策树和支持向量机的垃圾短信过滤系统,并进行对比实验。在基于决策树的垃圾短信过滤系统中,秉承业界广泛认可的“宁可放过、不可错杀”的垃圾短信过滤原则,提出采用传统短信特征与正常短信关键词新特征相结合,并将非常用字符所占短信比例新特征替代传统特征中的高危标点特征,以降低其带来误报率升高的风险。据此,本文设计实现了该系统,并进行了五组对比实验验证。在基于支持向量机的垃圾短信过滤系统中,创新性地提出采用二阶词特征,以提高单纯使用一阶词特征的垃圾短信过滤系统的准确率。据此,本文设计实现了该系统,并进行了九组对比实验验证。实验结果表明,本文提出的所有新特征均能够提升现有垃圾短信过滤系统的性能。