江亚军的毕业论文题目为《基于数据挖掘的文本分类研究》，该论文主要探讨了如何将数据挖掘技术和文本分类技术结合起来，用于对大量文本数据进行分类。
文本分类是自然语言处理领域中的一个重要任务，其主要目的是将文本数据分类到不同的类别中。在实际应用中，文本分类常常需要处理大量的文本数据，并且需要快速、准确地进行分类。因此，将数据挖掘技术和文本分类技术结合起来，可以大大提高文本分类的效率和准确性。
江亚军的毕业论文主要研究了如何通过数据挖掘技术对文本数据进行分类。具体来说，该论文采用了数据挖掘算法中的K近邻算法和决策树算法，对大量的文本数据进行了分类。通过实验和比较，江亚军发现，将数据挖掘技术和文本分类技术结合起来，可以大大提高文本分类的效率和准确性。
江亚军的毕业论文还探讨了如何将数据挖掘技术和机器学习技术结合起来，用于对文本数据进行分类。通过实验和比较，江亚军发现，将数据挖掘技术和机器学习技术结合起来，可以大大提高文本分类的效率和准确性。
江亚军的毕业论文还研究了如何将数据挖掘技术和人工智能技术结合起来，用于对文本数据进行分类。通过实验和比较，江亚军发现，将数据挖掘技术和人工智能技术结合起来，可以大大提高文本分类的效率和准确性。
综上所述，江亚军的毕业论文主要研究了如何将数据挖掘技术和文本分类技术结合起来，用于对大量文本数据进行分类。该论文探讨了如何将数据挖掘算法中的K近邻算法和决策树算法、机器学习技术和人工智能技术结合起来，用于提高文本分类的效率和准确性。该论文的研究结果为自然语言处理领域提供了新的研究方向，对于实际应用中的需求提供了新的思路和方法。