8、数据挖掘与知识管理的集成研究

数据挖掘与知识管理的集成研究

1. 引言

数据挖掘（Data Mining, DM）和知识管理（Knowledge Management, KM）是当今信息时代两个极为重要的研究领域。数据挖掘侧重于从海量数据中提取有价值的信息，而知识管理则关注如何有效地管理和利用这些信息以支持决策和创新。尽管这两个领域在各自的研究和实践中取得了显著成就，但它们之间的交流却相对较少。因此，将数据挖掘与知识管理结合起来，形成一个更加紧密的整体，成为近年来研究的热点之一。

2. 集成研究的目的

数据挖掘与知识管理的集成旨在通过结合两者的优势，弥补它们之间的沟通鸿沟，并探索新的机遇和挑战。具体而言，这种集成可以帮助我们更好地理解和管理从各种数据挖掘方法中获得的知识，同时也可以帮助确定在知识管理视角下哪些类型的知识最值得挖掘。此外，集成还可以促进跨学科的合作，例如在企业环境中应用这些技术来优化业务流程和支持决策。

3. 研究现状与问题

尽管数据挖掘和知识管理都是活跃的研究和实践领域，但两者之间的思想交流依然不足。以下是几个亟待解决的问题：

• 如何有效管理从不同数据挖掘方法中获得的知识？
• 从知识管理的角度出发，究竟需要发现什么样的知识？
• 数据挖掘应用与知识管理应用之间的相似性和差异是什么？
• 在数据挖掘和知识管理的交界处，还有哪些未被探索的问题？

这些问题的存在表明，尽管已经取得了一定进展，但要真正实现两者的深度融合，还有很长的路要走。

4. 集成的努力方向

为了克服上述挑战，研究人