摘要：为系统识别市政道路工程造价的关键影响因素，本研究引入文本挖掘方法，提出基于TF-IDF算法的造价影响因素识别框架。借助Python对历年相关文献进行文本预处理，完成造价信息文本的清洗与结构化分类。通过TF-IDF权重计算，提取权重前二十的特征词条，进而归纳为四个维度，并提出适应性优化建议。该方法克服了传统因素分析中主观性强、覆盖不全的局限，为市政道路工程造价影响因素的识别及优化提供了客观、系统的数据支持。