本文研究的高校和谐校园评价信息系统是通过对和谐校园评价指标体系的研究,运用一系列可操作的科学手段,通过对专家的评分数据信息进行分析和整理,对影响高效和谐校园建设的指标进行价值判断,从而使学校保持自身和谐校园建设过程中的优势的同时了解自身存在的不足,为高校进一步推进和谐校园建设提供决策依据。本文前两章对高校和谐校园评价模型建设的方法和技术进行了简单的述评,对决策优化算法进行了简析。后三章借鉴和谐校园评价指标体系,首先针对传统的层次分析法中存在的主观性较强的特点,用改进的层次分析法(AHP)为基础结合运用遗传算法建立高校和谐校园评价指标模型,并计算各指标的权重,得到指标权重模型；然后用改进的灰色聚类分析法(改进的白化权函数)为基础,结合模糊综合评价法对高校和谐校园评价指标体系中的指标进行评价,得到被评价高校和谐程度的定量分析结果；接着使用决策树算法,利用改进的ID3算法构造出决策树,解决高校和谐校园评价结果分析从定量分析转化为定性分析的问题,给出定性分析结果,为学校和谐校园建设提供决策；最后,利用大数据的思想构建高效和谐校园评价信息系统,使得高效和谐校园评价更加网络化、信息化和科学化。高校和谐校园评价信息系统的建设能够达到预期的辅助决策效果,从而让被评价高校认识到自身的不足的同时进一步推进和谐校园建设,同时也为数据挖掘技术在高效和谐校园评价模型与信息系统开发中的应用提供了广阔的前景。