基于TF-IDF算法的个人文件管理系统的实现（含Python代码）——涉及机器学习、人工智能与神经网络技术

简介：
本文介绍了一种利用TF-IDF算法实现的个人文件管理系统，并通过Python编程语言提供具体实践案例，结合了机器学习、人工智能及神经网络的相关技术。 该项目利用TF-IDF算法对新文件内的词频与已建立的各学科语料库进行对比，并通过余弦相似度计算高频词汇的相关系数，从而匹配最接近的学科类别，实现自动分类整理新下载的教学材料。 项目运行环境要求Python 3.8或以上版本。需安装jieba和openpyxl两个库。 该项目分为三个模块：数据预处理、词频统计与数据分析以及数据对比验证。首先从已分类文件夹中收集语料库，并将所有内容汇总到一个txt文档以方便后续的词频分析；然后使用jieba进行分词，计算各语料库和新文件的内容并将其写入excel表格以便进一步处理；最后利用openpyxl库将高频词汇及其出现频率分别记录在excel中。基于这些数据，在Excel环境中通过特定函数对新文档与各个学科的语料库进行比较分析，并根据相关系数确定其所属类别。 为了评估该系统的准确性，还需执行相应的测试和验证过程来确保分类结果的有效性。