基于KNN的烟草企业档案文本分类

　　通过对云南某卷烟厂历史档案文本数据的分析研究，结合实际情况，对档案文本主题词的获取和自动分类算法进行了详细的设计。且在主题词获取算法中引入了TFIDF算法，解决了档案文本缺少题名、文号及责任者项时，算法无法自动获取主题词的问题。在文本自动分类算法中引入了KNN最邻近算法，解决了无法根据题名、文号进行档案文本自动分类的问题。同时，还考虑了档案文本按保存期限进行分类的问题。实验结果证明，该算法明显提高了烟草企业档案文本的分类效率。