摘要
为了更客观、高效地评估本科毕业设计质量，本研究利用数据挖掘技术，构建了一个毕业设计质量评价模型。通过收集某高校近五年不同专业的毕业设计相关数据，包括题目来源、指导教师职称、学生成绩、查重率、评阅意见关键词等，首先进行了数据清洗和预处理。然后，应用关联规则分析和决策树算法，挖掘影响毕业设计质量的关键因素及其内在关联。研究发现，题目与实践结合紧密度、指导教师投入度、过程管理规范性是核心影响因素。在此基础上，采用聚类分析和支持向量机方法建立评价模型，将毕业设计质量初步划分为“优、良、中、合格”四个等级。经部分样本回代验证，模型评价结果与专家评审结果吻合度较高。该模型为毕业设计质量的快速初筛和过程预警提供了新工具。
关键词：数据挖掘；毕业设计；质量评价；评价模型；关联规则
第一章 绪论
毕业设计是本科教学重要环节。传统评价依赖人工评审，主观性强且效率有限。随着教育数据积累，数据挖掘为客观评价提供了可能。本章阐述研究背景与意义，综述国内外相关研究现状，并提出本研究主要内容与技术路线。
第二章 相关理论与技术基础
本章介绍数据挖掘的核心概念、常用方法（如分类、聚类、关联分析）及其适用场景。概述本科毕业设计质量评价的现有指标体系，为后续模型构建奠定理论基础。
第三章 数据准备与预处理
研究数据来源于高校教务处系统与论文管理系统，涵盖结构化的成绩、导师信息与非结构化的评语文本。对原始数据进行集成、清洗，处理缺失值与异常值。针对文本数据，进行分词、去停用词和特征词提取，转换为结构化数据。
第四章 关键因素挖掘与分析
运用Apriori算法挖掘评价指标间的强关联规则，发现“高职称导师指导”与“低查重率”、“课题来自科研项目”与“创新性评语高频出现”之间存在显著关联。采用决策树模型进一步识别出影响质量分类的首要节点为“课题与实践结合度”，次要节点为“过程文档完整度”。
第五章 质量评价模型构建与验证
基于上述关键因素，选取代表性特征指标，使用K-means算法对历史样本进行聚类，形成质量等级雏形。以此为基础，构建支持向量机分类模型。随机选取80%样本训练，20%样本测试。测试结果显示，模型对“优”和“合格”等级的识别准确率较高，对“良”与“中”的区分有待进一步细化。
第六章 模型应用讨论
本章讨论模型在实际管理中的应用场景。例如，在开题阶段，可根据题目属性与导师组合对潜在风险进行预警；在中期检查阶段，可依据过程文档数据对可能滞后的项目进行标识；在答辩前，可为评审分组提供初步参考。指出模型局限，如数据依赖性较强，对特殊创新个案识别不足。
某作者. 数据挖掘在教育评价中的应用[J]. 某学报，2020.
另一作者. 毕业设计管理研究[M]. 某出版社，2019.
致谢（略）