基于词频-逆文档频率(TFIDF)算法的公文处理智能推荐技术研究

摘要

随着人工智能技术的发展,越来越多的信息获取方式改变了我们的生活。这也给传统的OA(Office Automation)带来了新的发展方向。为助力OA智能化,本文将TFIDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)算法融合于传统OA系统。通过TFIDF算法挖掘办公人员处理过的历史公文构建用户画像,采用基于内容的文档推荐算法,将待办公文经过TFIDF算法处理后计算其与用户画像的余弦相似度来推荐办公人员。该算法能够有效解决公文办理中由于办公人员无相关公文办理经验造成的公文退回问题,从而提高公文的流转效率。