硕士毕业论文在高校教学体系中具有相当重要的地位。它的质量不仅代表硕士三年求学生涯的学习和研究成果,还是该校硕士培养计划中代表教学质量最重要的指标之一,故教育部在2014年规定硕士毕业论文每年都要抽检外审。因此,各校对硕士毕业论文要求严格,必须送校内外专家审核。一旦硕士毕业论文审核质量较差甚至不合格,会影响研究生正常毕业,同时给学校的教学声誉造成影响。本文以A校硕士毕业论文为例,采用数据挖掘的方法对其硕士毕业论文的外审评阅数据进行分析,找出影响硕士毕业论文质量的主要因素,并在论文质量改进中给出相关建议,希望以此来提高硕士毕业论文质量。本文通过A校研究生院获得全校近三年外审硕士毕业论文评阅数据,在经过数据清洗后得到1505位硕士有效的外审毕业论文评阅数据。首先利用描述性统计分析对论文质量进行总体评价发现:A校硕士毕业论文整体质量尚佳,但高质量论文所占比重不够高;此外,该校各学科论文质量存在差异,由高到低依次为政治类、语言类、经济类、管理类和法学类学科。在对论文质量总体分析的基础上,运用中文分词、去除停用词和词云图等文本挖掘方法对该校硕士毕业论文专家外审建议进行分析发现:A校各学科论文质量存在的问题不尽相同,主要有10个方面,共性问题是论文理论深度欠缺和内容分析不够全面具体,并根据这些问题提出相应修改建议。在A校外审硕士毕业论文质量的风险评估中,分别从定性和定量两个视角建立关联规则挖掘和K近邻分类模型,对准备外审的硕士毕业论文进行风险预测。论文质量风险的关联挖掘模型表明,论文研究方向为应用型、导师评价成绩小于70分的研究生论文风险较大,应该重点监控;论文质量风险的K近邻分类模型预测表明,不合格论文有85.7%的概率被风险评估模型正确检测,合格论文有84.7%的概率被正确检测。最后,对需要重点监控的论文,根据文本挖掘得出的建议进行修改以提升他们的论文质量,降低论文外审不合格的风险。