... 大数据的巨大价值就在于根据数据间的关联性而建立的复杂结构关系中所蕴含的知识。所谓 知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）就是从数据集中提取可信的、新颖的、有效的并能为人们所理解的模式，是信息转化为知识的特定过程。
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数据挖掘(data mining),又称为数据库中的知识发现(knowledge discovery in database,KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单地说,数据挖掘就...
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Knowledge Discovery in Database KDD 知识发现 ; 数据库中的知识发现
KDD Knowledge Discovery in Database 数据库中的知识发现
Chapter 4 discusses the application of GAs in Knowledge Discovery in Database.
第四章讨论了遗传算法在知识发现中的应用。
参考来源 - 遗传算法及其在知识发现和范例推理中的应用研究Knowledge discovery in database (KDD) should provide not only predictions but also knowledge such as rules comprehensible to humans. This paper discusses the KDD techniques of rules extraction from prediction models and introduces the rule extraction algorithm using neural networks.
知识挖掘（KDD）应该不仅能够提供较精确的预测结果，而且提取的规则也应该是可以解释的。
参考来源 - 从预测模型中提取规则 in C·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
Fuzzy cluster is one of the branches of knowledge discovery in database (KDD). And neural network is a good tool for clustering.
模糊聚类是目前知识发现(KDD)领域中的研究分支之一，而神经网络是用于聚类的良好工具。
Both online analytical processing (OLAP) and knowledge discovery in database (KDD) are advanced modes of information resources exploitation.
数据的在线分析与知识发现是开发信息资源的高级形式。
Some methods for dividing continuous attributes in KDD (knowledge discovery in database) and a method based on VDM (value difference metric) are presented.
介绍了在数据库知识发现(KDD)中将连续属性离散化的一些方法，并提出使用值差分度量离散化的算法。
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