高校中汇聚着大量的信息，包括学生的个人信息、学习信息、生活信息；教师的个人信息、教学信息、科研信息；学校的资产信息、师资信息、招生就业信息等。同时随着移动互联网以及物联网等新技术的兴起，学校师生主动产生和由设备自动收集的信息越来越多，如微博、微信等社交信息，各类搜索点击记录信息等。可以说，高校每时每刻都在产生着各种结构化以及非结构化数据，如何对产生的数据进行有效分析是现代大学的不可缺少的组成部分。
　　本文针对辽宁工大智慧校园为背景，研究智慧校园大数据决策平台，秉承“用数据参与决策”的核心理念，围绕“一体系两平台”为建设支撑，即阳光校园指数体系、数据决策平台、报告服务平台，旨在通过大数据、云计算、智能感知等先进技术，对高校数据进行高效采集和深度挖掘，实现学校业务的全面可视化、学生管理智能化感知和学校管理的科学化决策。结合实际工程项目的需求，在总结分析基础上给出智慧校园大数据分析与决策平台建设方案，并提出一种改进正则表达式的结构化修复算法，借鉴字符串之间编辑距离的计算思想，将违反偏序关系的边从自动机的边集中提取出来，仅对得到的边引入优先级队列来修正所对应的编辑距离，而其他边由于满足偏序关系则可直接通过递推式来计算。测试与分析结果表明，改进算法在时间复杂度方面有明显优势，相对原算法的提升显著且稳定。