课题的目的:介绍知识发现的基本含义，讨论数据知识发现的方法与价值
研究内容：研究知识发现的含义与基本内容并研究知识发现的最新进展。
一、选题意义
知识发现，即从各种媒体表示的信息中，根据不同的需求获得知识。知识发现的目的是向使用者屏蔽原始数据的繁琐细节，从原始数据中提炼出有意义的、简洁的知识，直接向使用者报告。而随着信息化的进展，越来越多的信息分散在网络之中，在为我们提供了大量可用来筛选信息的同时也增加了我们从中分辨所需知识的难度，了解如何有效的从大量数据中获得所需知识就变得尤为重要。以有效地方式筛选信息获取知识可以大大的减少我们在知识发现过程中所消耗的时间成本，并提高知识发现的质量。本课题目的在于深入的了解介绍数据知识发现的概念、意义与背景，并介绍在当下大数据时代里知识发现的最新进展。
二、论文综述
1.知识发现的概念与意义
知识发现是指从数据集中提取出隐含的、 事先未知的、 存在潜在效用并能被人理解的模式的特定过程。在我们所生活的这个网络化的时代，过多的信息在为我们提供方便的同时也给我们在获取知识的过程中提出了很多难题，首先过多的信息难以消化而且信息的真实性难以辨别，同时信息的格式不一致，也给我们在处理信息的过程中造成了困难，而知识发现正是解决这些问题的理想方法。数据知识发现的意义在于抛弃无用的数据从而在海量的数据中发现有用的知识、提高信息的利用率，为知识的使用者提供方便。
2.知识发现的基本任务
1）数据分类：分类是数据挖掘研究的一个重要分支，是一种有效的数据分析方法。
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