［摘要］在数字化转型背景下，企业电子档案管理存在管理效率低下、管理体系不完善等不足，为提升企业电子档案的管理水平，现提出数字化转型背景下企业电子档案分类智能管理方法：首先，企业电子档案信息数据的预处理，结合电子档案信息的特征分布进行电子档案信息的综合数据采集；其次，提取电子档案智能分类特征，得出其运行状态的频率分量；最后，实现管理企业电子档案智能化分类。实验结果表明：数字化转型背景下企业电子档案分类智能管理方法能够准确管理电子档案信息，有助于推动企业的数字化转型。

　　［关键词］数字化；电子档案；智能分类；企业管理

　　0.引言

　　在数字化转型背景下，企业电子档案分类智能管理研究变得越来越重要。随着信息技术的迅速发展和广泛应用，电子档案已成为企业运营和管理的重要资源。如何有效地收集、存储、管理和利用这些电子档案，以支持企业的业务发展和决策制定，成为当前研究的热点问题。电子档案的分类智能管理旨在通过利用先进的技术手段，如人工智能、机器学习、自然语言处理等，对海量的电子档案进行自动分类、标识和检索，以提高企业的工作效率、降低运营成本、促进信息共享、优化决策制定。本文将探讨电子档案分类智能管理的相关概念、技术及应用，分析电子档案分类智能管理对企业员工发展的影响和价值，并探讨电子档案分类智能管理面临的挑战和问题。通过本研究，希望能够为企业电子档案分类智能管理的实践提供理论指导和技术支持，从而推动企业的数字化转型和升级。

　　1数字化转型背景下企业电子档案分类智能管理方法

　　1.1企业电子档案信息数据的预处理

　　目前，我国企业档案管理工作已经进入数字化转型阶段。提高电子档案的数字化和规范化，可以保证电子档案管理符合新时代企业对档案工作的需要。电子档案是指具有凭证、查考、保管等功能，并能够存档保存的电子档案。只有明确电子档案的法律效力，才能真正有效地规范各个企业的电子档案管理，推动其在企业持续发展中的合理运用。在大数据时代，海量数据信息不断涌现。一个普通的中型公司拥有大量的文件、底图，且档案都是已经制作完成的，同时，公司每天都会生成或者收到新的文件，而这些文档中有许多需要被转换成档案来保存，在新文件资料归档时，还要将已存文档转换为系统数据，工作量巨大。因此，对电子档案进行有效的智能管理至关重要。

　　针对电子文档实施智能分类管理，本文引入了基于大数据系统的电子文档数据收集模式，该模型是通过采用多样本特征数据采集方式而建立的，能够根据电子档案数据的特点分布实现对档案的综合数据收集。另外，本文根据已有的模式识别方法，构建了电子档案智能分类模型，以增强电子档案的智能分类能力。根据电子档案智能分类模型可以得出特征分布集合，其计算公式如下：

　　（1）式（1）中，rt代表企业电子档案的数据信息模糊度，对电子档案信息数据进行收集之后，实现信息熵处理步骤，从而提取模糊度特征。同时，使用相关特征检测模型，进行电子档案数据分布检测，以此进一步提取出电子档案信息特征量中的差异性特征。基于以上方法，可以得到电子档案智能分类函数的表达公式：

　　（2）式（2）中，v表示电子档案信息差异性特征量，v·代表电子档案智能分类函数，cn代表差异性特征量，∂为提取系数，f(x,h)代表检测点的模糊度特征量，k(h)代表分类函数，sd为电子档案信息的熵值。

　　基于以上分析，本文结合模糊度特征量的检测方法，进行企业电子档案信息数据的预融合处理。在获取电子档案数据的信息熵之后，进一步采用分布式数据挖掘算法，实现电子档案信息的自适应分布调度，同时结合电子档案在运行状态下的监测，构建电子档案信息的总数据特征提取模型u(h)，其计算公式如下：

　　（3）式（3）中，Q代表统计的特征总量。

　　以下通过对电子档案信息的特征提取结果进行特征重构，建立电子档案信息融合模型，以此分析电子档案信息大数据的关联规则集，从而得到组合后的主成分特征量a(h)，其计算公式如下：

　　（4）式（4）中，z代表电子档案信息大数据的谱分解的系数，Akn为电子档案信息特征量中的模糊特征分量，fg代表电子档案信息的状态点的频率系数，η代表电子档案信息的采集数据样品样率。

　　随着我国电子档案管理工作的不断推进，大量电子档案的收集、查阅、保存难度加大。在研究新技术的基础上，在实际工作中必须结合企业特定的业务需求创新与重构电子档案管理工作。

　　1.2提取电子档案智能分类特征

　　电子档案管理工作的效率和质量，与员工对公司电子档案管理方法的认同程度有很大关系。因此，企业电子档案管理工作一定要遵循并顺应企业各种管理实践发展的逻辑与规则，满足员工的利益需求。企业在使用电子档案过程中，需要采用关联规则特征检测方法提取谱特征。为此，本文设定了一个数据采样分布区域，并将电子档案信息状态检测模型应用于该区域，通过这种方式对电子档案信息进行更加准确和全面的状态检测，以确保其正常运行和可靠性，模型表达公式如下：

　　（5）式（5）中，s(h)代表电子档案信息的统计分析模型，M代表电子档案信息的谱峰数值，A和B代表电子档案信息的模糊特征分量。

　　将电子档案信息中的显著性特征进行提取后，该电子档案信息总特征值的表达式如下：

　　（6）式（6）中，s(f)代表电子档案信息总特征值的表达函数，κ代表显著性特征数值。

　　对式（2）中的信息熵值进行特征挖掘，再将电子档案信息的特征数值进行识别、自适应融合后，把检测档案信息特征与经过挖掘后的特征进行对比，其相似度计算公式如下：

　　（7）式（7）中，℘j,k代表相似度结果。

　　上述集合完成对比相似度计算后，提取与其相关的特征集合，能够得到企业使用电子档案的运行状态下的特征的分布数值，其计算公式如下：

　　（8）式（8）中，s(h)'代表经过特征挖掘后电子档案运行特征值的表达函数，vj代表电子档案信息的自相关特征数值。

　　综上所述，可以求得模糊度特征在电子档案信息特征量的表达公式：

　　（9）式（9）中，j,k代表模糊度特征识别函数，ε为电子档案信息的智能识别分类的阈值系数，Sum,k表示特征判决式。

　　档案智能管理方法通过对分类结果的可信度进行判定，当可信度达到规定时，会自动保存结果，若不满足，就会提示使用者手动进行归类。电子档案会周期性地读取经处理后的信息数据，并通过人工分类的数据模型反复在归档数据库中进行更新训练，最终形成新的数据分类模式。

　　1.3企业电子档案智能化分类

　　基于上述提取到的电子档案智能分类特征，以下使用局部信息拟合方式，进行智能化电子档案信息的分类。电子档案分类管理运行状态分布的模糊度特征量的计算公式如下：

　　（10）式（10）中，X表示电子档案信息的融合系数，Qm表示电子档案信息状态样本数据的子带分布维数，fj'代表fj最大似然估计数值，fj表示模糊相关性特征分布系数。

　　将得到的电子档案运行状态中的数据进行特征分解，得出电子档案智能管理的分类矩阵的奇异值的分解信息数据，其表达公式如下：

　　（11）式（11）中，G代表分类矩阵的奇异值，U代表电子档案信息综合数据的特征分布向量，Kt为电子档案信息定位的初始化聚类中心。

　　求出符合电子档案分类的特征数值λi后，将空间特征点位的偏离值进行分布设置。根据每个档案信息数据的特定特征，其分类的计算公式如下：

　　（12）式（12）中，S(φ,G,X)代表电子档案信息的关联规则项，φ表示电子档案信息的属性特征。

　　2实验测试与分析

　　在实验测试之前，需要做好一些准备工作，保证本次实验的准确性。

　　2.1实验准备

　　表1为此次实验运行环境的各项设计参数。基于以下实验环境参数进行数字化转型背景下企业电子档案分类智能管理方法检测。

　　2.2实验结果与分析

　　本次实验针对企业电子信息档案的用户信息进行维护作为测试标准，如查询用户信息等。表2为此次测试的用户信息查询测试。

　　测试结果显示，查询电子档案信息正确无误，查询成功。

　　根据上述测试结果可以看出，该方法能够准确对电子档案信息进行管理，有助于企业的数字化转型。

　　3结束语

　　在数字化转型背景下，企业电子档案分类智能管理研究取得了显著成果。电子档案的分类智能管理在提高企业工作效率、降低运营成本、促进信息共享、优化决策制定等方面具有重要作用。通过建立完善的电子档案分类系统，企业可以更好地组织和管理海量的信息，使企业在竞争激烈的市场环境中保持领先地位。

       主要参考文献

　　［1］陈慧,罗慧玉,王晓晓,等.数字化转型背景下企业档案创新管理探究［J］.知识管理论坛,2020(3):147-158.

　　［2］卜尚聪,马莉萍,哈巍.教育数字化转型背景下同步在线课程质量的过程性评价：基于三种出勤指标的实证分析［J］.教育发展研究,2023(13/14):37-44.

　　［3］樊红勋,高大伟,王甜甜.基于“双码”管理的企业电子档案审计策略研究［J］.办公室业务,2023(14):182-183.

　　［4］王言伦.电网企业电子会计档案管理探析［J］.中国农业会计,2023(22):12-14.

　　［5］罗钦引,滕达,王忠凯,等.新《档案法》适用背景下的国有企业电子档案建设探讨［J］.机电兵船档案,2023(1):90-91.

　　［6］蔡梦颖,叶晓华,陈炜芳.数字经济时代会计的角色重构与素质提升路径研究［J］.中国集体经济,2023(32):103-106.

　　［7］秦宗文,张卓妮.论涉案企业合规有效性证明的“纸面化”风险［J］.中共青岛市委党校.青岛行政学院学报,2023(5):91-99.