2、数据挖掘与知识管理：融合之道

数据挖掘与知识管理：融合之道

1. 数据挖掘与知识管理的定义与区别

在当今数字化时代，数据挖掘（Data Mining，DM）和知识管理（Knowledge Management，KM）已经成为两个至关重要的研究领域。为了更好地理解它们的内涵及其相互关系，我们需要先明确两者的定义。

数据挖掘

数据挖掘是从大量数据中自动抽取隐含的、先前未知的、潜在有用的信息的过程。它通过多种技术手段，如统计分析、机器学习、模式识别等，揭示数据中的规律和模式。数据挖掘的应用广泛，涵盖了金融、医疗、市场营销等多个行业，帮助企业和机构做出更明智的决策。

知识管理

知识管理则是管理和利用组织内部的知识资源，以提升组织的绩效和创新能力。它不仅关注显性知识（如文件、报告等），还包括隐性知识（如员工的经验和技能）。知识管理通过建立有效的知识共享机制，促进组织成员之间的协作与沟通，从而增强组织的整体竞争力。

2. 数据挖掘与知识管理的关系

尽管数据挖掘和知识管理都是研究与实践中的活跃领域，但这两个领域之间仍然缺乏足够的思想交流。CASDMKM 2004研讨会的举办正是为了弥合这一差距，为学者们提供了一个独特的交流平台。该研讨会聚焦于数据挖掘与知识管理的交叉点，探讨了两者之间的联系与区别，旨在促进二者的深度融合。

关键问题探讨

在数据挖掘与知识管理的综合研究中，存在许多亟待解决的关键问题。以下是几个典型的问题：

• 如何管理从不同数据挖掘方法中获得的知识？
• 从知识管理的角度