近年来，随着互联网技术与企业信息处理技术的快速发展，文本数据数量正在飞速增长。如何有效地从这些海量的文本数据中找到经营决策所需要的信息越来越被人们所关注。将网格计算与数据挖掘相结合是当前国际上的一个热门研究课题，而如何将网格计算应用于文本挖掘系统则刚刚起步。 本文主要针对基于网格计算的分布式海量文本分类系统进行了研究。首先分析比较三种传统的分类算法的性能及其适应环境，提出了基于词频、词长、词语的首现位置的综合权重算法来处理海量文本。其次，在该算法的基础上构建了基于桌面网格的海量文本分类挖掘系统以及基于网格的分布式文本数据仓库集成模型，用于存储文本数据挖掘的结果，便于数据的统计分析。最后，成功地将这些研究成果应用于电信CRM客户抱怨系统。 本文设计并实现了相关的算法与系统，并对挖掘系统的有效性进行了分析。实验结果表明，本文算法及系统的挖掘结果是令人满意的，具有较好的性能和一定的实用价值。