如何充分利用数据资源,促进高等教育数据智能化深度挖掘,是教育信息化广泛应用的背景下优化高等教育发展决策的关键。本文以高校在教学过程中实际生成的综合性结构化数据,和以高校学生网络行为为主要内容的非结构化数据为研究对象。针对综合数据具有特征规模复杂、因果逻辑关系弱、结论受噪声干扰影响严重等特点,设计和开发了一套以高校综合数据为基础的评价计算系统。作为一个数据计算平台,为高等教育发展决策提供技术方面的数据状态跟踪分析、预测,及隐藏关联价值信息的挖掘等。有效解决了传统信息化教育辅助系统过度依赖使用者的主观经验而导致的决策视角单一,资源利用不均衡的问题。结合高等教育发展现状,由于教育职能定位差异与教育资源配置失衡的问题造成了统计资料不均衡,样本差异度较低,密集数据信息价值比重偏低。针对此类问题,本文提出了基于峰值密度的自适应无量纲化算法,以牺牲少量层级间浪费的量纲尺度,结合高等教育发展逻辑,实现密集数据的信息增强,合理放大关键特征的信息差异量变,为后续知识深度挖掘提供高价值的数据支撑。针对关键特征的评估,本文采用客观权重评估对高校总体发展的物理属性、隐性价值进行深入挖掘为主,以专家智库对于关键争议节点的主观把控为辅的架构体系,进一步保证了特征选择的有效性。为了解决单一视角评估造成的后期分析主观性过强,数据深度知识欠缺的问题,本文基于传统的客观权值法,提出了权重灵敏度算法。并采用集成学习的思想,将相互独立的分析结果进行融合,来降低单一学习器发生局部最优带来的泛化能力差的风险。为了实现进一步提高各级各类高校自身办学定位与教育功能的匹配程度,解决高等教育数据跨度较大,时序信息隐形化的问题。本文引入了基于聚类的FP-Growth关联规则挖掘算法,建立正逆双向关联链,形象地反映数据间隐藏价值。采用灰度预测模型对特征时序状态变化深度分析,降低受到噪声点干扰造成的转移概率的随机性,对高等教育投入和风险决策提供数据支持。基于URL域名的文本挖掘是分析学生上网学习行为的一种直接的方法,对于确定他们的兴趣领域至关重要。然而,由于网站域名的独特结构（例如长度极短、命名不规则、没有上下文关系）,导致流行的分词工具的性能相对较低。本文提出了一种高效的URL域名极小文本分割（EMTS）方法,实现高效的自适应文本挖掘。通过设计有针对性的分层任务模型,以减少最小文本中的噪声干扰。融入冲突博弈的双向最大匹配算法和汉语拼音与语义编码器,可以有效的提高识别的准确性。采用基于语义的单词簇隶属度算法进行目标样本特征提取,再结合学生用户综合成长数据,实现对不同高校学生学习行为影响发展决策的辅助分析。此外,本文还在F1-score中加入了一个考虑文本长度的校正因子,以优化文本分割的性能评估。实验结果表明,EMTS算法在准确性和主题提取方面比其他分词工具提高了约20个百分点,为文本分析提供了高质量的数据。