随着专利文献类别和数量的迅速增长,专利管理系统急需解决快速文献分类及高效、高质的专利检索等问题。在传统的专利管理系统中,分类是系统的基本功能,也是影响系统性能的关键问题之一。高效的自动化专利文献分类和人性化、高质量的专利文献推荐是专利管理系统应对专利文献飞速增长的有效措施。本文研究以某单位的专利管理系统为背景,原系统中专利文献的分类主要采用经典KNN分类算法。由于KNN算法的时间复杂度比较高,专利文献的分类过程非常缓慢,因此本文提出一种专利文献管理的两层分类架构,并改进了KNN分类算法,从而提高了系统分类速度和文献推荐效果。同时,在传统的专利管理系统中,关联推荐技术主要采用了关联规则的分析,利用经典Apriori算法来产生关联规则,然后将这些规则应用到关联推荐中,由于经典Apriori算法的挖掘效率较低,本文提出一种改进的Apriori算法,提高了系统关联推荐功能的实时性和动态性。在此基础上,本文将改进的算法应用到专利管理系统中,改善了系统中的分类功能和关联推荐功能。实际应用表明,本文改进的算法能可靠、有效地满足专利管理的要求。