该项目基于Python环境，利用KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和朴素贝叶斯等多种算法进行融合，实现垃圾短信的准确识别。项目包括前端和后端模块，前端包括短信输入和输出页面，后端包括数据预处理、模型训练和nginx配置。经准确率评估，KNN算法表现出100%的正确率，但召回率仅为4.59%，其他算法运行速度不同，综合考虑准确率和召回率，朴素贝叶斯算法取得了较理想的结果。