计算机毕业设计Python+Vue.js机器学习垃圾短信与伪基站可视化分 大数据毕业设计
本课题的目的旨在通过软件可视技术，完成Echarts和D3可视分析库为主体的伪基站可视分析。
随着社会经济的发展，人手一部手机已经成为常态。截止到2018年年底 ，中国人均拥有1.3张手机卡，而手机用户高达12亿人。面对如此巨大的手机用户群体，再加上缺乏严格的法律监管，不法分子瞄准时机，在城市人口密集地区部署了大量的伪基站。
伪基站又称之为假基站，利用全球移动通信系统的漏洞，伪装成合法企业的基站，在其中心半径范围内向手机用户发送大量垃圾短信。这些垃圾短信涉及诈骗等违法内容，严重影响了正常的生活秩序。伪基站的非法运营，不仅让合法企业蒙受了一定的损失，更重要的是对手机用户群体造成了严重的困扰，涉及诈骗内容的短信还可能给用户带来相当大的经济损失。
然而面对如此严重的社会公害，当前最有效的应对方式只能通过最传统的治理手段，即用户对当前收到的垃圾短信进行举报或者被骗后进行报案，公安有关部门根据举报内容人工判断是否涉及违法诈骗或者立案处理，再抽调警力赶往事发现场利用伪基站检测仪进行检测。这种做法会远远落后于伪基站的流动速度，且在处理模式上是被动的，不能第一时间发现伪基站的踪迹实施精准打击。
因此，如何快速高效的找到伪基站并实施精准打击成为了社会的热点关注话题。本文基于现有的识别和定位伪基站的技术基础上，设计并实现了一套伪基站可视分析研究（Pseudo Base Station Visual Analysis System），简称为PBSViS。PBSViS通过分析伪基站发出的垃圾短信的时间戳和经纬度信息，结合可视分析研究方法及时掌握伪基站的时空活动特征，并采用可视化大屏方式实时反馈给执法人员，帮助其进行精准打击。
