数据挖掘和知识工程

1、给出KDD的定义和处理过程。

答：KDD的定义是：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。

因此，KDD是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。

这里的“模式”可以看成知识的雏形，经过验证、完善后形成知识：“高级的处理过程”是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响反复调整，形成一种螺旋式上升的过程。

KDD的全过程有五个步骤：1、数据选择：确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据；2、数据预处理：一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；3、数据转换：其主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数；4、数据挖掘：这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘；5、模式解释/评价：数据挖掘阶段发现出来的模式，经过用户或机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，需要剔除；也有可能模式不满足用户的要求，需要退回到整个发现阶段之前，重新进行KDD过程。

2、阐述数据挖掘产生的背景和意义。

答：数据挖掘产生的背景：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。

据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。

而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。

人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。

先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系与规则，无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。

缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。

导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。

于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨别；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理。

知识工程研究与应用在当今信息技术发展迅速的时代，知识工程作为一种新型的跨学科、综合性的知识技术，对于促进信息化建设和应用具有非常重要的意义。

知识工程涉及到众多的知识领域，其本质是通过机器学习和人工智能技术的不断拓展和提升，在人们需要的时候能够直接基于知识库、知识图谱、专家系统等方式提供提高决策效率、降低成本、缩短项目周期等方面的服务和支持，是一种极具应用前景的技术。

本文将就知识工程的研究状况、技术实现、应用场景和未来展望等方面进行分析。

一、知识工程的研究现状知识工程起源于20世纪80年代，此后经过了近40年的不断研究和发展，已经成为人工智能等相关领域一个重要的研究方向。

目前的知识工程主要包括知识表示、知识获取、知识推理和知识维护等几个方面的研究。

知识表示主要关注如何将实体、关系和约束等知识元素进行形式化的表达和表示，以便计算机能够识别和处理。

其中，知识图谱是一个重要的知识表示方式，它能够以图谱的方式展示出实体之间的关系和属性，从而实现高效地信息检索和知识共享。

知识获取是指从不同来源获取知识，包括主动式获取和被动式获取。

主动式获取主要指人工采集、草拟、编辑，被动式获取则是通过自动化工具实现。

在人工智能领域，深度学习技术的发展，使得能够自适应性地从海量数据中自动抽取知识成为可能。

知识推理是指基于已有的知识，通过推理引擎实现推断和解释，并生成新的知识。

专家系统是最为代表性的知识推理应用，可以根据用户提出的问题或者决策需要，自动推理出最佳的解决方案或者建议。

知识维护是指对已有知识进行修正、更新、充实和删除等操作，使得知识体系能够不断完善和发展。

针对知识维护的问题，相关领域提出了许多方法与技术。

二、知识工程的技术实现知识工程涉及到多种技术手段，包括自然语言处理、机器学习、数据挖掘和人机交互等领域的技术。

其中，自然语言处理技术是实现知识工程的关键技术之一。

它包括语音识别、文本分析、信息抽取、机器翻译等方面的技术，能够有效地提高知识工程的处理效率和精度。

作者： 陈国辉
作者机构： 不详
出版物刊名： 海峡科技与产业
页码： 103-106页
年卷期： 2016年 第2期
主题词： 杨炳 数据挖掘 知识工程 传授方式 通信工程学院 历史进程 教学观 国际前沿 计算机科学 第四范式
摘要：在推动祖国创新发展的历史进程中,总有一种人秉持一颗矢志不渝的爱国心为国家奉献青春和智慧。

北京科技大学计算机与通信工程学院终身教授（首席一级）、博士生导师杨炳儒教授就是其中一个。

他喜欢另辟蹊径,喜欢挑战国际前沿,并用知识和积累的经验为祖国科技创新贡献力量;他不畏权威、不畏流言,始终坚持自己的梦想,用独特的传授方式给学生带来精彩的课堂;他憧憬未来、憧憬明天,尽心尽力为国家的科研创新做贡献。

内蒙古自治区“数据挖掘与知识工程”重点实验室简介研究方向采取跨学科的方式，利用计算机科学、管理学、应用数学、行为科学等知识，以数据挖掘、智能决策、社会系统分析与计算为核心，开展以下方面的研究：1）数据挖掘和知识发现借助统计学、人工智能、模式识别、机器学习、建模技术等诸多方法，在数据挖掘、机器学习、知识工程等方面进行研究，并将这些研究成果应用于生物计算、测绘测控、金融分析、防灾减灾等领域。

2）决策支持与智能系统利用数学规划、神经网络、遗传算法等系统优化方法，围绕智能和决策系统开展探索性研究，为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。

3）城市交通系统分析与计算以动态系统理论为基础，结合数学规划理论、博弈论、统计学和行为科学等有关知识，通过建立动态系统演化模型来深入分析城市交通网络中车辆流的演化过程，探索各种车辆流状态的形成机理，揭示交通流的演变轨迹，认识演化趋势，结合特定的城市交通运行环境，提出缓解、防范城市交通拥堵和提高车辆出行服务质量的基本理论与方法。

4）人群动态系统分析以动态系统理论为基础，结合数学规划、排队论、统计学和行为科学等有关知识，通过采用数学模型、模拟实验、实际数据采集、模型校正、解析推导与数值分析相结合的方法再现封闭区域中行人流的动态移动过程，探索其中行人疏散状态的形成原因，建立介于网络和区域之间的行人流动态演化模型，再现大型建筑物中行人流的动态移动行为和策略，揭示行人的移动规律，认识行人不协调移动的内在机理。

提出提高相关场所服务质量的基本理论与方法，以达到改善建筑物安全性，降低事故发生几率，减小行人疏散损失的目的。

学科带头人和研究团队该实验室现有教授3人、博士7人。

实验室成员来自计算机科学、管理学科与工程、应用数学、物理学、行为科学等多个学科，具有丰富的知识交叉互渗经验和优良的团队合作研究氛围。

学科带头人郭仁拥，男，博士，教授、博导。

知识工程发展历程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：知识工程是一门涉及多领域知识的交叉学科，其诞生和发展伴随着信息技术的快速发展而逐渐壮大。

知识工程的发展历程可以追溯至上世纪60年代，随着人工智能的兴起，知识表示和知识推理成为学术界关注的焦点。

在上个世纪六十年代和七十年代，基于规则的专家系统是人工智能领域的热门话题，被视为知识工程的先锋。

专家系统通过将领域专家的知识转化为规则、推理引擎和知识库的方式来解决专业问题。

Dendral系统是第一个成功应用于有机物质分析领域的专家系统，为后来的知识工程研究奠定了基础。

随着信息技术的不断进步，推动了知识工程的进一步发展。

上个世纪八十年代，语义网络和本体论等知识表示模型被引入知识工程领域，为知识的组织、分享和推理提供了更为灵活和高效的手段。

特别是Tim Berners-Lee在1989年发明了万维网技术，为知识工程的应用和发展创造了更广阔的空间。

进入二十一世纪，知识工程领域迎来了新的挑战和机遇。

随着大数据和人工智能技术的突破，知识图谱等新型知识表示方法相继出现，为知识工程的发展带来了全新的可能性。

知识图谱是将实体、关系和属性进行语义建模，用于描述现实世界中的知识和信息，被广泛应用于搜索引擎、智能问答系统等领域。

知识图谱与语义网、本体论等传统知识表示模型也在知识工程领域得到了融合和发展。

本体论提供了一种形式上的、适合机器处理的方式来描述领域的概念、关系和属性，为知识工程的语义建模和联结提供了理论基础。

语义网技术则强调语义信息的表示、分享和应用，为知识工程的知识组织和推理提供了技术支持。

在知识工程领域，知识图谱的应用被广泛认可为知识管理系统的未来发展方向。

知识图谱将不同领域知识进行了语义化建模、统一表达和有效推理，提高了知识的利用效率和智能化程度。

利用知识图谱技术，企业可以更好地管理自身的知识资产，为决策提供更为准确和及时的支持。

知识工程的发展历程可以总结为从规则到语义的演进。

《专家系统与知识工程》复习要点知识工程是人工智能技术与专家系统发展相结合的产物，它是数据工程的高级阶段。

知识工程是设计和实现知识库系统及知识库应用系统的理论、方法和技术，是研究知识获取、知识表示、知识管理和知识运用的一门学科。

数据库技术是构成数据工程的中心和基础，数据库工程也就是数据工程。

通常数据工程的设计与实现包括三个基本环节：概念数据模型的分析与设计、逻辑数据模型分析与设计、物理数据模型的设计。

知识是数据和信息集合的整体。

只有当信息被系统地、有目的地积累起来时，才能转变成知识。

知识是由信息描述的，信息则是用数据来表达的；知识工程是设计和实现知识库系统及知识库应用系统的理论、方法和技术，是研究知识获取、知识表示、知识管理和知识运用的一门学科。

知识工程处理的对象是知识，知识种类及知识的表示方式：1.）第一类：关于事实和现象的知识。

（Know_what）第二类：自然原理和领域规律性知识。

（Know_why）第三类：关于技能和能力的知识。

（Know_how）第四类：关于谁的知识。

（Know_who）2.）产生式、函数式、逻辑式、对象式、语义网络、框架结构、状态过程等多种形式。

数据信息知识三者的关系：数据是指客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的符号描述。

信息是数据在特定场合下的具体含义，信息是对数据的解释。

知识是一个或多个信息关联在一起形成的有价值的信息结构，是对客观规律的认识，是高层次的信息。

也就是说，知识是数据和信息集合的整体。

由此可见，数据是记录信息的符号，信息是对数据的解释，知识是信息的概括和抽象；数据经过解释处理形成了信息，信息又经过加工过程形成了知识；知识是由信息描述的，信息则是用数据来表达的；从数据到信息的转换是一个数据处理过程，从信息到知识的转换是一个认知的过程。

这就是数据、信息和知识之间的相互依存的辨证关系。

知识工程是一个远比数据工程复杂的多的领域，也是一个比数据工程更富于挑战性的领域，表现在：1、知识种类比较多2、知识的表示方式比较多3、要有一个较好的知识表示方式和知识管理机制在知识工程中，最为困难的问题是知识获取，一般来说，获取知识的方法有两种情况：1、由知识工程师从领域专家那里获取知识，即：人工获取。

数据挖掘是20世纪90年代中期兴起的决策支持新技术，是基于大规模数据库的决策支持系统的核心，它是从数据库中发现知识的核心技术。

数据挖掘能够对数据库中的数据进行分析，以获得对数据更加深入的了解。

数据挖掘技术经历了三个演变时期。

第一时期称为机器学习时期，在这时期人们将已知的并且已经成功解决的事例输入计算机，由计算机对输入的事例进行总结产生相应的规则，在把总结出来的这些规则应用于实践；第二时期称为神经网络技术时期，这一时期人们关注的重点主要是在知识工程领域，向计算机输入代码是知识工程的重要特征，然而，专家们在这方面取得的成果并不理想，因为它投资大、效果差。

第三时期称为KDD时期，即数据挖掘现阶段所处的时期。

它是在20世纪80年代神经网络理论和机器学习理论指导下进一步发展的成果。

当时的KDD全称为数据库知识发现。

它一般是指从样本数据中寻找有用信息或联系的全部方法，如今人们已经接受这个名称，并用KDD这个词来代替数据挖掘的全部过程。

这里我们需要指出的是数据挖掘只是整个KDD过程中的一个重要过程。

数据仓库技术的发展促进了数据挖掘的发展，因为数据仓库技术为数据挖掘提供了原动力。

但是，数据仓库并不是数据挖掘的唯一源泉，数据挖掘不但可以从数据库中提取有用的信息，而且还可以从其它许多源数据中挖掘有价值的信息。

数据挖掘(Data Mining，DM)，也称数据库中知识发现(knowlegde discovery in database，KDD)，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际数据中提取隐含在其中的、未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

现在与之相应的有很多术语，如数据分析、模式分析、数据考古等。

我们从数据挖掘的定义中可以看出它包含了有几层意义：所使用的样本数据一般要求是有代表性的、典型的、可靠的；在样本数据中发现的规律是我们需要的；在样本数据中发现的规律能够被我们理解、接受、运用。

数据挖掘过程从数据库中发现知识，简称KDD，是20世纪80年代末开始的，现在人们把KDD 过程可定义为从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可以理解的模式的高级处理过程[14]。

知识工程与创新全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：知识工程与创新随着科技的不断发展，知识工程与创新成为了当今世界不可忽视的重要领域。

知识工程是指利用计算机科学和信息技术来处理和管理知识的一种技术领域，而创新则是指在解决问题、开发新产品或提升服务质量方面采用不同寻常的方法。

将知识工程与创新结合在一起，可以为企业、组织以及个人带来巨大的益处。

在当今信息爆炸的时代，知识已经成为了最宝贵的资源之一。

人们需要不断学习新知识，更新知识结构，从而与时俱进。

而知识工程为人们提供了更加高效的学习方式和知识管理工具。

通过知识工程技术，人们可以更加方便地获取信息，整合知识，提高工作效率。

利用知识图谱技术，可以将海量知识数据进行智能化处理，为用户提供个性化的知识服务。

知识工程不仅可以帮助人们更好地利用知识资源，还可以促进知识的创新和传播。

创新是推动社会进步和持续发展的关键动力。

而知识工程为创新提供了强有力的支持。

通过知识工程技术，可以帮助人们更好地理解问题，找到解决方案，并实施创新。

利用大数据分析技术，可以挖掘隐藏在数据中的规律和趋势，为企业提供更准确的决策支持。

知识工程还可以帮助企业进行知识管理，建立知识共享平台，促进团队之间的交流与合作，从而激发创新的动力。

在知识工程与创新的结合中，企业可以实现知识转化和创新转化，将知识资源转化为创新成果，提高企业的核心竞争力。

利用知识图谱技术，可以帮助企业有效管理和利用知识资源，推动企业的技术创新和产品创新。

知识工程还可以帮助企业发现新的商业模式和市场机会，为企业的发展提供新的思路和方向。

通过知识工程与创新的合作，企业可以实现自身的可持续发展，赢得市场竞争。

第二篇示例：知识工程与创新是当今社会发展中至关重要的两个方面。

知识工程是指通过对知识的整合、管理和应用，从而创造新的知识和价值的过程。

而创新则是指通过改变和创造，满足人们需求的过程。

知识工程和创新相辅相成，互相促进，共同推动社会的发展和进步。

知识工程方案一、背景介绍知识工程是指将人类知识进行结构化、形式化并用计算机进行处理和利用的一门交叉学科，它融合了计算机科学、人工智能、认知科学、语言学、逻辑学等学科的知识。

知识工程的目的是用计算机来模拟人类的智能，使计算机能够理解、处理和应用知识，为人类提供更智能、更高效的服务。

在信息时代背景下，随着海量数据的涌入和信息技术的快速发展，知识工程越来越受到人们的重视。

知识工程技术的应用范围也越来越广泛，涉及到各个行业和领域。

比如，在医疗健康领域，知识工程可以帮助医生提高诊断效率和准确率；在金融领域，知识工程可以帮助银行和保险公司建立智能风控系统；在智能制造领域，知识工程可以帮助企业实现智能制造和自动化生产。

为了有效利用知识工程技术，我们需要构建一个完整的知识工程方案，从而实现知识的获取、表示、存储、推理、检索和应用等功能。

本文将围绕知识工程的相关技术和应用展开讨论，提出一个完善的知识工程方案。

二、知识工程技术1. 知识获取知识获取是知识工程的第一步，它是指从各种信息源中获取所需的知识。

知识获取的方式多种多样，包括数据挖掘、文本分析、网络爬虫、专家采访等。

在知识获取过程中，我们需要解决信息源的异构性、不完整性、不可靠性等问题，从而保证获取的知识的质量和准确性。

2. 知识表示知识表示是指将获取到的知识进行逻辑化、结构化和形式化的表示。

常用的知识表示方式包括本体、知识图谱、规则等。

本体是一种用于描述领域知识的形式化语言，它可以描述领域的概念、属性、关系等，从而使计算机能够理解和推理领域知识。

知识图谱是一种用于描述实体与实体之间关系的图形结构，它可以帮助人们更直观地理解知识之间的联系。

规则是一种用于表达知识推断规则的形式化语言，它可以帮助计算机进行逻辑推理和决策。

3. 知识存储知识存储是指将获取到的知识进行存储和管理。

知识存储的方式有很多种，包括图数据库、关系数据库、文档数据库等。

在知识存储过程中，我们需要解决数据的一致性、完整性、安全性等问题，确保知识能够被有效保存和管理。

知识工程和人工智能的关系知识工程和人工智能是两个相互依存的领域，两者建立了紧密的合作关系。

知识工程旨在从人类专家的头脑中抽取出易于计算的知识，将其表达为可执行的计算机程序。

人工智能则是一种应用计算机技术模仿和拓展人类智能的方法。

知识工程通常使用专家系统技术，将专业知识从人类专家的头脑中进行提取，存储并表达为可执行的计算机程序。

它使得机器能够像人类一样分析和解决复杂的问题。

这些程序还可以通过推理、逻辑推断和数据挖掘等技术，从复杂的信息中提取有用的信息。

人工智能则利用这些计算机程序，让计算机自己思考、学习、推理和解决问题。

知识工程和人工智能的合作表现在以下几个方面：1. 知识库的设计知识库是知识工程的核心内容，是存储知识的地方。

人工智能则通过对知识库的分析和处理，实现智能分类、推理和决策等功能。

人工智能技术可以让知识库更加智能化，快速地从中提取有用的信息，并在需要时协助专家系统进行决策。

2. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，它可以让计算机从数据中自动学习规律和模式。

知识工程可以提供有用的数据，帮助机器学习模型更加精准地预测和分类。

反之，机器学习也可以帮助知识工程对大量知识进行智能分类和优化。

3. 推理推理是人工智能的另一个核心功能，它可以从先前学到的知识中推断出新的结论。

知识工程可以将专家的知识转化为可执行的规则和逻辑，为推理提供基础。

人工智能技术则可以对这些规则和逻辑进行快速的推理和优化。

4. 自然语言处理自然语言处理是人工智能中的重要领域之一，它可以让计算机理解和处理人类的语言。

知识工程可以为自然语言处理提供良好的语义基础，从而让计算机更加准确地理解和处理语言。

反之，自然语言处理技术也可以为知识工程提供更加智能化的交互方式、快速的数据抽取和知识提取等功能。

综上所述，知识工程和人工智能是两个紧密关联的领域。

它们之间的合作关系可以帮助计算机更加智能地处理和解决问题，与人类密切地互动和合作。

第一章1，数据挖掘(Data Mining), 就是从存放在数据库, 数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

2，人工智能(Artificial Intelligence)它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

3，机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为, 以获取新的知识或技能, 重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

4，知识工程（Knowledge Engineering）是人工智能的原理和方法, 对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。

5，信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来, 并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。

数据可视化(Data Visualization)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中, 这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息, 包括相应信息单位的各种属性和变量。

6，联机事务处理系统(OLTP)实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。

在联机事务处理中, 事务是被立即执行的, 这与批处理相反, 一批事务被存储一段时间, 然后再被执行。

7，8, 联机分析处理(OLAP)使分析人员, 管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速一致, 交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

决策支持系统(decision support)是辅助决策者通过数据、模型和知识, 以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。

它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境, 调用各种信息资源和分析工具, 帮助决策者提高决策水平和质量。

故障知识挖掘及多级关联因果模型知识工程类方法一、故障知识挖掘故障知识挖掘方法首先需要通过数据清洗和预处理，去除噪声和缺失数据，对数据进行归一化处理，以提高数据质量。

然后，基于机器学习、数据挖掘等方法，对这些数据进行模式发现和关联规则挖掘。

通过分析数据中的变量之间的关系，找到导致故障的主要因素和其与故障之间的因果关系，从而帮助人们理解故障的本质和规律。

故障知识挖掘可以应用于多个领域，如电力系统、制造业、交通运输等。

在电力系统中，可以利用故障知识挖掘方法对电力设备的故障进行预测和排除，提高电网的可靠性和稳定性。

在制造业中，可以通过挖掘故障知识，对生产过程进行优化，提高生产效率和产品质量。

二、多级关联因果模型知识工程多级关联因果模型知识工程是指通过构建多级的因果关系模型，来对复杂系统中的故障进行预测和分析。

这种方法的主要思想是将复杂系统中的各个组成部分进行层次化的建模和分析，从而实现对系统故障的准确预测和准确快速的诊断。

多级关联因果模型知识工程的核心是构建多个级别的精细化模型，以捕捉系统中各个组成部分的相互作用和影响。

首先，通过对系统进行功能分解，将系统分解成不同的子系统和组件，并对其进行建模。

然后，在每个级别上构建因果关系模型，通过分析各个组成部分之间的因果关系，对系统的运行状态进行评估和预测。

多级关联因果模型知识工程方法可以在故障发生前进行预测，并在故障发生时进行准确快速的诊断和排除。

它能够提供对系统运行状态的全面了解，并帮助人们采取相应的措施来预防或解决故障。

这种方法可以应用于各种领域，如航空航天、能源管理、智能制造等。

总结起来，故障知识挖掘和多级关联因果模型知识工程是两种相辅相成的方法，可以互相补充和完善。

故障知识挖掘方法可以从大量的故障数据中挖掘出有用的模式和规律，而多级关联因果模型知识工程则可以将这些知识进行层次化建模和分析，进一步提高故障预测和诊断的准确性和效率。

这两种方法的应用能够提高系统的可靠性和稳定性，从而为实际工程应用提供有力支持。