16、生命科学中的知识发现与人工智能方法

生命科学中的知识发现与人工智能方法

在当今的数据驱动时代，生命科学领域正经历着前所未有的变革。知识发现和人工智能方法在生命科学中的应用，为解决复杂的生物医学问题提供了强大的工具。本文将深入探讨知识表示、结构化与非结构化数据、数据处理中常见的问题，以及XML在数据交换中的应用等关键内容。

1. 知识表示：描述复杂对象和数据

数据是一个在不同情境下有不同含义的概念。物理学家或医生可能将测量得到的数值视为数据，而心理学或社会科学中的问卷答案、观察记录等也都属于数据。数据可以看作是包含一定信息的最小陈述，如“年龄 = 12岁”“颜色 = 绿色”。

当我们考虑现实世界的一个子集时，如医学中的人体及其周围环境、社会科学中的一群人或一组客户，人类需要决定要表示哪些数据。这些数据经过数据科学方法处理后会产生新的数据，而这些新数据需要被解读回现实世界。例如，客户被归类到某个类别或患者对某种治疗有反应，这些结果都需要在现实世界中有明确的含义。

信息指定了现实世界的属性，每个单独的属性称为数据点，多个相关的数据点集合则称为数据集。数据的主要功能是构建信息系统并控制其输出和行为，例如根据输入选择不同的算法。

知识表示（KR）是数据工程、数据挖掘和人工智能等领域的关键概念。它旨在以一种合适的方式表示数据，确保信息不丢失、可高效获取，并能在合理时间内进行转换和挖掘。KR具有以下五个主要特征：
- 替代非计算形式的信息 ：KR是对仅以非计算形式存在的信息的替代，因此是不完美的近似。
- 与本体的紧密关系 ：由于KR的不完美性，它需要与本体表示相结合，以确保相同的事物被映射在一