博士生教育阶段的学习和研究不再是单纯的知识接受和积累过程,而是通过探索和研究进行知识的创新。《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》指出博士生应具有独立从事科学研究的能力以及在科学和技术上的创新能力。《教育大辞典》中将博士学位论文定义为:“博士学位申请者为获得学位所提交的研究论文,是学位授予单位评审、决定是否授予博士学位的最主要或全部根据。”因此,博士学位论文质量是博士生培养质量中最基本、最核心的指标。所以,开展博士学位论文质量的影响因素与预测研究对学生、老师以及学校都有重大的意义,为提高博士学位论文质量提供客观依据。目前国内外关于高校学位论文质量的研究比较多,总体来说,主要在评估监管和影响因素研究两个方面,但研究对象主要为硕士研究生和本科生,并且研究方法主要侧重于描述性统计。博士是国际正规教育资格的顶峰,代表着卓越。因此,研究博士学位论文质量的影响因素与预测很有必要。本文主要分析某高校研究生院保存的博士学位论文答辩审批材料、评阅结果以及问卷调查的数据来探究博士学位论文质量的影响因素,主要包括四个研究内容:(1)学位论文质量的整体分析,从毕业年份、评议指标、培养单位三个方面入手,运用描述统计分析该高校博士学位论文质量的现状;(2)学位论文质量的影响因素分析,从生源特征和培养方式两个方面九个因素入手,探究影响博士学位论文质量的相关因素,另外分析问卷调查的数据来完善博士学位论文质量的影响因素;(3)预测模型研究,将上一部分相关性分析所得到的重要影响因素作为特征,运用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)算法进行建模,并在此基础上提出加权的随机森林算法,最后比较预测结果获取最优模型;(4)根据研究结果,从博士自身、导师、学校三方面提出相应的博士生培养建议。通过研究,得到的主要结论如下:(1)“成果创新性及效益”是五项二级指标中最弱的一项,创新性不高是国内高校普遍存在的问题,也是今后高校需要重点注意的方面;(2)入学年龄、学习年限、攻读类别、学科门类、是否跨专业、论文研究类型对博士学位论文质量有显著影响。入学年龄越大、学习年限越长博士学位论文质量的总体评价均值越低;攻读类别为硕博连读、学位类别为理学、论文研究类型为基础研究、硕博专业完全一致的博士学位论文质量偏高;(3)加权随机森林方法达到了 81.29%的预测率,结果优于传统的RF及SVM。通过加权的方法重新构建随机森林模型,克服了样本数据不均衡对预测结果的影响,增强了随机森林模型泛化能力,提高了模型整体的预测准确率,本研究为高校博士论文质量管理以及博士生培养提供了客观依据。