基于TF-IDF算法个人文件管理系统（附Python源码）机器学习+人工智能+神经网络

1.项目通过使用 TF-IDF 算法，对新文件内词频与已构筑各学科语料库的词频进行对比，使用余弦相似度计算高频词的相关系数，匹配到最相近的学科，实现将新下载的课件自动分类整理。 2.项目运行环境：需要 Python 3.8 及以上配置。安装jieba库、openpyxl库 3.项目包括 3 个模块：数据预处理、词频计算与数据处理、数据计算与对比验证。首先语料库从已经分好类的文件夹中采集，提取所有文件的内容汇总至一个文件并转化为txt，便于词频统计操作；接着将各语料库与新文件的内容进行分词并计算，数据写入 excel 文档进行数据处理，词频部分使用 jieba 库进行分词，数据处理部分对 xlsx 文件进行操作openpyxl 库。最后将分词的结果，即高频词词名和频数分别写入 excel，使用 openpyxl 库。在得到新文档与各语料库词频数据后，使用 excel 中的函数，将数据进行再加工后，新文档词与每一个语料库对比，计算相关系数，并得到属于新文件的正确类别。 4.准确率评估：