摘要：【目的】在机器学习的计算模式下，利用特征加权和浅层次分类方法可以有效实现期刊论文的中图法分类。【应用背景】传统的人工分类方式在大数据环境下显得力不从心，而期刊电子化趋势使得白动分类技术能够有效缓解人工分类的压力。【方法】将机器学习的思想运用到期刊论文的自动分类领域，分析比较支持向量机和BP神经网络算法在期刊论文自动分类中的效果，利用层次分类理念将中图法转化为=i层分类体系，将类目号的获取简化为二层分类的实现，基于特征的来源设置特征值的权重。【结果】分类实验表明，支持向量机算法在大规模稀疏数据环境中较BP神经网络算法更合理，三层体系的分类正确率自顶向下分别达到95．05％、92．89％和89．02％，综合正确率接近80％，多来源的特征权重在论文自动分类中较单一权重具有更好的分类效果。【结论】研究表明机器学习方法在期刊论文的自动分类方面具有较高的可行性、合理性和有效性，为期刊论文自动分类的实现提出新的思路。

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