1.一种垃圾短信过滤方法，其特征在于，包括：
移动终端根据其存储的分类词库对待处理短信进行分类以获得分类结果，其中，所述分类结果为垃圾短信或非垃圾短信；
当所述分类结果被判定为错误的分类结果且移动终端接收到对应所述错误的分类结果的上传指令时，所述移动终端将分类错误信息上传到云服务器以更新与所述移动终端对应的私有短信训练集，其中，所述分类错误信息包括待处理短信以及错误的分类结果；
所述移动终端获得云服务器的词库更新信息以同步更新所述移动终端存储的分类词库，其中，所述词库更新信息为在云服务器存储的与移动终端对应的私有短信训练集和/或公有短信训练集更新后云服务器对私有短信训练集和公有短信训练集进行学习而获得。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述移动终端根据其存储的分类词库对待处理短信进行分类以获得分类结果的步骤具体包括：
所述移动终端对待处理短信进行预处理以获得待处理短信对应的单词特征以及规则特征；
所述移动终端将分类词库中存储的垃圾短信所占的比例P(C1)、非垃圾短信所占的比例P(C2)、单词特征以及规则特征在垃圾短信中的匹配概率P(xk|C1)以及非垃圾短信中的匹配概率P(xk|C2)代入贝叶斯分类公式中，以获得所述待处理短信属于垃圾短信的概率P(C1|X)，所述贝叶斯分类公式具体如下所示：
所述移动终端获得待处理短信属于非垃圾短信的概率P(C2|X)，具体如下所示：
P(C2|X)=1-P(C1|X)
所述移动终端获得待处理短信的分类结果，其中，当P(C1|X)>P(C2|X)时则所述待处理短信属于垃圾短信，否则所述待处理短信属于非垃圾短信。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
在所述移动终端对待处理短信进行预处理以获得待处理短信对应的单词特征以及规则特征的步骤之前还包括：
所述移动终端判断待处理短信的发送者号码是否在与移动终端对应的私有黑白名单中，其中，当所述发送者号码在与移动终端对应的私有黑名单中时则所述待处理短信属于垃圾短信，当所述发送者号码在与移动终端对应的私有白名单中时则所述待处理短信属于非垃圾短信；
当所述发送者号码不在与移动终端对应的私有黑白名单中时，所述移动终端继续判断发送者号码是否在公有黑白名单中，其中，当所述发送者号码在公有黑名单中时则所述待处理短信属于垃圾短信，当所述发送者号码在公有白名单中时则所述待处理短信属于非垃圾短信；
当所述发送者号码不在公有黑白名单中时，所述移动终端执行所述对待处理短信进行预处理以获得待处理短信对应的单词特征以及规则特征的步骤。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
当所述分类结果被判定为错误的分类结果且移动终端接收到对应所述错误的分类结果的上传指令时，所述移动终端上传到云服务器的分类错误信息还包括待处理短信的发送者号码，所述移动终端将发送者号码上传到云服务器以判断是否将发送者号码加入所述云服务器存储的与移动终端对应的私有黑白名单和/或公有黑白名单中；
当所述云服务器存储的与移动终端对应的私有黑白名单和/或公有黑白名单更新时，所述移动终端获得云服务器的私有黑白名单更新信息和/或公有黑白名单更新信息以同步更新移动终端存储的公有黑白名单和/或私有黑白名单。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，
所述错误的分类结果为将属于垃圾短信的待处理短信分类为非垃圾短信或者将属于非垃圾短信的待处理短信分类为垃圾短信；
所述词库更新信息至少包括私有短信训练集更新后待处理短信的单词特征以及规则特征在垃圾短信或非垃圾短信中的匹配概率、垃圾短信所占的比例以及非垃圾短信所占的比例。
6.一种垃圾短信过滤方法，其特征在于，包括：
云服务器对其存储的与移动终端对应的私有短信训练集和公有短信训练集进行学习以获得与移动终端对应的分类词库，所述分类词库用于移动终端对待处理短信进行分类以获得分类结果，其中，所述分类结果为垃圾短信或非垃圾短信；
当所述分类结果被判定为错误的分类结果且移动终端接收到对应所述错误的分类结果的上传指令时，所述云服务器接收移动终端上传的分类错误信息，其中，所述分类错误信息包括待处理短信以及错误的分类结果；
所述云服务器将待处理短信加入与移动终端对应的私有短信训练集中以更新私有短信训练集；
在所述私有短信训练集和/或公有短信训练集更新后，所述云服务器对私有短信训练集和公有短信训练集进行学习以获得词库更新信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
所述错误的分类结果为将属于垃圾短信的待处理短信分类为非垃圾短信或者将属于非垃圾短信的待处理短信分类为垃圾短信；
当所述错误的分类结果为将属于垃圾短信的待处理短信分类为非垃圾短信时，在所述私有短信训练集更新后，所述云服务器对私有短信训练集和公有短信训练集进行学习以获得词库更新信息的步骤具体包括：
所述云服务器对待处理短信进行预处理以获得待处理短信对应的单词特征以及规则特征；
所述云服务器根据公有短信训练集中所述单词特征和规则特征在垃圾短信中的匹配频次、私有训练集中所述单词特征和规则特征在垃圾短信中的匹配频次、私有短信训练集和公有短信训练集中的垃圾短信数量、非垃圾短信数量获得第一词库更新信息，其中，所述第一词库更新信息包括私有短信训练集更新后待处理短信的单词特征以及规则特征在垃圾短信中的匹配概率、垃圾短信所占的比例以及非垃圾短信所占的比例；
当所述错误的分类结果为将属于非垃圾短信的待处理短信分类为垃圾短信时，在所述私有短信训练集更新后，所述云服务器对私有短信训练集和公有短信训练集进行学习以获得词库更新信息的步骤具体包括：
所述云服务器对待处理短信进行预处理以获得待处理短信对应的单词特征以及规则特征；
所述云服务器根据公有短信训练集中所述单词特征和规则特征在非垃圾短信中的匹配频次、私有训练集中所述单词特征和规则特征在非垃圾短信中的匹配频次、私有短信训练集和公有短信训练集中的垃圾短信数量、非垃圾短信数量获得第二词库更新信息，其中，所述第二词库更新信息包括私有短信训练集更新后待处理短信的单词特征以及规则特征在非垃圾短信中的匹配概率、垃圾短信所占的比例以及非垃圾短信所占的比例。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，
所述分类错误信息还包括待处理短信的发送者号码，所述云服务器判断是否将发送者号码加入云服务器存储的与移动终端对应的私有黑白名单和/或公有黑白名单中，若是则所述云服务器更新与移动终端对应的私有黑白名单和/或公有黑白名单以获得私有黑白名单更新信息和/或公有黑白名单更新信息，以使所述移动终端同步更新移动终端存储的公有黑白名单和/或私有黑白名单。
9.一种移动终端，其特征在于，包括：
分类模块，用于根据移动终端存储的分类词库对待处理短信进行分类以获得分类结果，其中，所述分类结果为垃圾短信或非垃圾短信，所述分类词库为云服务器对其存储的与移动终端对应的私有短信训练集和公有短信训练集进行学习而获得；
上传模块，用于当所述分类结果被判定为错误的分类结果且移动终端接收到对应所述错误的分类结果的上传指令时，将分类错误信息上传到云服务器以更新与移动终端对应的私有短信训练集，其中，所述分类错误信息包括待处理短信以及错误的分类结果；
移动终端更新模块，用于获得云服务器的词库更新信息以同步更新所述移动终端中存储的分类词库，其中，所述词库更新信息为在私有短信训练集和/或公有短信训练集更新后云服务器对私有短信训练集和公有短信训练集进行学习而获得。
10.一种云服务器，其特征在于，包括：
学习模块，用于对云服务器存储的与移动终端对应的私有短信训练集和公有短信训练集进行学习以获得与移动终端对应的分类词库，所述分类词库用于移动终端对待处理短信进行分类以获得分类结果，其中，所述分类结果为垃圾短信或非垃圾短信；
云服务器更新模块，当所述分类结果被判定为错误的分类结果且移动终端接收到对应所述错误的分类结果的上传指令时，用于接收移动终端上传的分类错误信息，其中，所述分类错误信息包括待处理短信以及错误的分类结果；
所述云服务器更新模块还用于将待处理短信加入与移动终端对应的私有短信训练集中以更新私有短信训练集；
所述学习模块还用于在私有短信训练集和/或公有短信训练集更新后，对私有短信训练集和公有短信训练集进行学习以获得词库更新信息，进而使所述移动终端根据词库更新信息同步更新移动终端中存储的分类词库。
11.一种垃圾短信过滤系统，其特征在于，包括：如权利要求9所述的移动终端以及如权利要求10所述的云服务器。