圖書資料分類編目作業，為各級圖書館經營管理的核心，亦是最重要的基礎工作；例行性的分類編目事務，便是由館員依文意與內容主旨，決定該館藏所屬類別。但是國內的圖書館館員多半為圖書資訊領域背景，卻必須負責所有到館圖書的編目，因此常常有因為學科背景不足，造成分類困難的情形。再加上，近年各個學科領域皆有長足進步，圖書出版的數量大幅度增加，造成編目館員負擔日益沉重，除了影響新進館藏之上架時程外，更容易因為受到主觀認知差異性的影響，導致產生inter-consistency和intra-consistency一致性低落等編目品質問題。 本研究探討傳統單層式圖書分類系統的作法，並結合多種分類器的優點，提出使用投票策略之多層式圖書自動分類系統。為了探討多層式圖書分類系統的效能，分別使用兩種語料集（博碩士論文、網路書店書目）及其對應至圖書分類號的資料，作為訓練與測試語料。同時，針對博碩士論文的文件內容，探討各種內容組合對於文件特徵值擷取的影響後，找出應用於圖書自動分類之最佳內容組合。另外，針對各種分類器的組合，進一步探討多層式圖書分類器的最佳組合。最後，實驗結果證實，多層式圖書分類系統的正確率達99%，比傳統的單層式圖書分類系統，具有更佳的分類效能。