1、数据挖掘与知识管理：走向综合研究

数据挖掘与知识管理：走向综合研究

1. 研讨会背景

2004年7月12日至14日，中国科学院在北京举办了“数据挖掘与知识管理2004年研讨会”（CASDMKM 2004）。这次研讨会为学者们提供了一个独特的平台，促进了数据挖掘和知识管理两大研究领域之间的思想交流。尽管数据挖掘（DM）和知识管理（KM）是两个重要的研究领域，但它们之前缺乏足够的互动和整合。CASDMKM 2004旨在弥合这一差距，通过一系列的讨论和报告，探讨这两个领域之间的联系与融合。

2. 研讨会目的

CASDMKM 2004的目的是为数据挖掘和知识管理的研究人员提供一个交流平台，鼓励跨学科的合作与创新。研讨会不仅关注理论研究，还涵盖了实际应用和技术开发，旨在推动这两个领域的综合研究和发展。通过这次研讨会，学者们能够分享最新的研究成果，探讨共同关心的问题，并寻找合作的机会。

3. 研究领域概况

数据挖掘（DM）

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，通常涉及模式识别、分类、聚类、预测等技术。随着信息技术的发展，数据挖掘在各个领域得到了广泛应用，如金融、医疗、市场营销等。数据挖掘的核心任务是发现隐藏在数据中的规律和模式，帮助企业做出更明智的决策。

知识管理（KM）

知识管理是指对企业内外部知识资源的有效管理和利用，以提高企业的竞争力和创新能力。知识管理包括知识的获取、存储、共享和应用等方面。有效的知识管理可以帮助企业更好地应对市场变化，提升员工的工作效率，促进创新和持续发展。

4. 研讨会成果

CASDMKM 2004的论文涵盖了多个主题，展示了数据挖