25、数据挖掘与知识管理的融合：总结与展望

数据挖掘与知识管理的融合：总结与展望

1 回顾主要概念与技术

数据挖掘和知识管理是当今信息技术领域的两个重要分支，它们各自有着丰富的理论基础和广泛的应用前景。近年来，随着大数据时代的到来，这两者的结合逐渐成为研究热点。为了更好地理解和应用这些技术，我们有必要回顾一下相关的基本概念和技术。

1.1 数据挖掘概述

数据挖掘是从大量数据中自动抽取有用信息的过程，主要包括以下几个方面：

• 关联规则学习 ：发现事物之间的关联关系，例如购物篮分析。
• 分类 ：根据已有数据建立模型，预测新数据所属类别。
• 聚类 ：将数据划分为若干组，使得同一组内的成员尽可能相似，不同组间差异最大化。
• 回归分析 ：通过数学公式拟合数据点，预测连续型变量的变化趋势。
• 序列模式挖掘 ：识别时间序列或其他有序数据中的规律。

1.2 知识管理概述

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。它涵盖了知识的获取、存储、共享、传播等多个环节。具体来说，包括但不限于：