大学生是国家培养的高层次人才,随着我国高等教育事业的发展,高校教育和管理的客观、准确的评价方法显得非常重要。其中,通过对学生满意度进行评测来实现对高校的评价成为一种重要的方法。然而,在当使用量表进行学生满意度评测时,存在获取数据难,成本大,获取到的数据不准确等问题。为了解决这一难题,本文基于传统量表调查的基础上,结合微博数据平台上的学生满意度信息的数据挖掘方法,以此得到相关学校客观的学生满意度情况。本文研究的主要内容包括:第一,使用借鉴于SSI量表对H大学本科生进行有关教学质量与校园生活两方面的调查分析。本实验分析了校园生活与教学质量当中存在的问题,并对相关指标进行了排名,以此得到了校园生活与教学质量中的挑战项目与强势项目。同时得到了校园生活与教学质量的重要性得分,满意度得分,绩差得分,为后文对比分析提供了依据。第二,构建微博平台学生满意度研究的方法。本实验通过新浪微博提供的API接口抓取到211357条相关微博,形成H大学本科生微博数据库;基于word2vec相关方法进行微博文本向量表达,通过计算微博文本间相似度,排序后得到有关教学质量与校园生活的主题微博。基于上述数据对H大学教学质量与校园生活满意度进行了分析,以此得到了微博平台本科生校园生活与教学质量中的挑战项目与强势项目;同时得到了微博平台本科生校园生活与教学质量的重要性得分,满意度得分,绩差得分,为后文对比分析提供依据。最后,使用深度信念网络分类器构建了满意度三分类模型,为高校满意度评价提供自动化工具。第三,通过对两种方法得到结论的对比分析得到高校教学质量与校园生活存在的问题,基于此提出了建议以及管理意见。本文的研究解决了量表获取数据时存在的问题,实现对学生满意度随时,方便,有效的监测与调查。