随着3G网络在中国的普及，手机已经成为人们日常生活中必不可少的通信工具，在人们利用手机短信进行沟通的同时，社会上垃圾短信的泛滥对广大手机用户造成了极大的不便，同时也带来了一定的社会危害。因此，垃圾短信过滤是广大用户的迫切需求，也是当前研究的热点。本文主要研究基于内容的手机端垃圾短息过滤系统，通过研究各种文本挖掘分类方法，同时与原有的过滤技术相结合，设计并实现了适合手机端的垃圾短信过滤软件。首先，阐述了文本挖掘的相关理论和技术以及软件所用到的BREW平台技术，分析比较了基于统计的文本分类方法；其次，介绍了手机端垃圾短信过滤软件各个模块的详细设计和过滤流程，给出了各个模块的具体实现。然后给出了软件的性能试验结果；最后总结了本文的工作并对未来的工作作出了展望。经过试验表明，本文所设计实现的手机过滤软件基本满足手机用户的实际使用要求，并且通过给用户提供的黑白名单功能，使他们能够根据个人需求更好的提高垃圾短信过滤的效率。