1、科学数据挖掘与知识发现：探索与展望

科学数据挖掘与知识发现：探索与展望

1. 概述

在当今科技飞速发展的时代，从科学数据中发现知识已成为众多研究生和研究人员关注的焦点。高性能计算系统的革命为科学领域的数据挖掘和知识发现奠定了基础。最初，物理、化学和生物学等领域的计算科学旨在实现数据分析任务的自动化，主要侧重于数学运算的自动化，而未关注科学发现的过程。

随后，自动化科学发现（ASD）应运而生，它试图借助科学哲学和认知科学的研究成果，实现理论发现过程的自动化。尽管早期研究取得了显著成果，但由于科学家与自动化系统之间缺乏有效交互等原因，该领域的发展受到了限制。

随着数据存储技术的进步，大型数据库促使机器学习和统计学等领域的研究人员开发新的数据分析技术，从而催生了数据挖掘和知识发现这一新兴领域。数据挖掘在科学应用中的重点在于分析数据，以帮助理解科学数据集的本质，但尚未实现整个科学发现过程的自动化。

统计、计算和机器学习工具在科学数据分析中发挥了重要作用。随着本体论和知识表示的发展，自动化科学发现的前景十分广阔。

2. 知识体系构成

整个知识体系主要分为四个部分，各部分相互关联，逐步深入地介绍了科学数据挖掘和知识发现的相关内容。以下是各部分的详细介绍：
|部分|内容|
| ---- | ---- |
|第一部分：背景|涵盖机器学习、统计推断、科学哲学与机器学习的关系、认知科学与科学发现的关系以及知识表示和本体论等内容，为后续的学习和研究提供基础。|
|第二部分：计算科学|介绍了地理空间、计算化学和生物信息学等领域的计算方法，展示了不同领域的计算技术在知识发现中的应用。|
|第三部分：数据挖掘与知识发现|详细阐述了