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Philosophies and methodologies for knowledge discovery

机译:知识发现的哲学和方法论

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摘要

At its inception in the mid 1990’s, Knowledge Discovery in Databases (KDD) was portrayed/defined 1nas a new cohesive discipline, formed from the confluence of statistics, machine-learning and informationnsystems, with the aim being “to discover by automatic means useful new knowledge from large andncomplex data stored in databases”. Data mining (DM), often taken to be synonymous to KDD, or antechnical component of KDD, is strictly speaking more general than KDD since the italicized part of thenabove definition of KDD is dropped.
机译:在1990年代中期创立之初,就将数据库知识发现(KDD)描绘/定义为一种由统计,机器学习和信息系统的融合形成的新的凝聚力学科,其目标是“通过自动手段发现有用的新知识。从存储在数据库中的大型复杂数据中获取知识”。数据挖掘(DM)通常被认为是KDD或KDD的技术组成部分的同义词,严格来讲,它比KDD更具通用性,因为删除了KDD上面定义的斜体部分。

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