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知识发现过程:下一步对知识搜索

文摘

的过程中,从大量的数据中提取知识的数据挖掘是一个至关重要的步骤,KDD(知识发现的数据)。许多算法可用于分析的数据挖掘。但获得知识的过程并没有详细解释。我们尝试有一个过程来发现新的知识。KDP(知识发现过程)的定义是确定有效的非平凡的过程,小说,可能有用,最终可以理解的模式数据。过程概括非数据库的数据来源,虽然强调数据库数据的主要来源。它包括很多步骤(其中一个是DM),每个试图完成一个特定的发现任务和每个通过发现方法的应用。知识发现问题整个知识提取过程,包括数据存储和访问,如何如何使用高效和可扩展的算法来分析大量的数据集,如何解释和可视化结果,如何建模和支持人类和机器之间的交互。它还担忧支持学习和分析应用程序域。虽然模型通常强调独立于具体的应用程序和工具,他们可以大致分为那些考虑工业问题和那些不。 However, the academic models, which usually are not concerned with industrial issues, can be made applicable relatively easily in the industrial setting and vice versa. We restrict our discussion to those models that have been popularized in the literature and have been used in real knowledge discovery projects

Ravindra Changala D。Rajeswara Rao, T Janardhana Rao, P Kiran Kumar Kareemunnisa

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