知识发现--数据发掘
现在KDDM（知识发现--数据发掘）技术获得了学术界和工商业界的广泛关注，一份最近的Gartner报告列举了五项在今后3～5年内对工业将产生重要影响的关键技术，其中KDD（基于数据库的知识发现）和人工智能排名第一，同时这份报告将并行计算机体系结构和KDD的研究列入今后5年内公司应该投资的十个新技术领域。
根据国内外现状可知：KDD软件产品在如下行业均得到了很好地应用：①金融：数据清理、金融市场分析和预测及帐户分类、银行担保和信用评估；②医疗保健；③天气预测；④市场预测；⑤股票分析；⑥制造行业；⑦计算机行业的检测磁盘驱动的故障，估计潜在的安全漏洞，Internet 数据挖掘；⑧政府和防卫：估计军事装备转移的成本；预测资源的消耗；评估军事战略； ⑨电信：电话公司评估哪一类客户会在短期内转向别的公司或别的、项目，从而限制对这部分客户的广告投入； ⑩公司经营管理：评价客户信誉；评估部门业绩；评估员工业绩；检测子公司或部门财务舞弊行为等等。这些都具有广阔的应用前景。
从当前国内外的进展来看，大量原型和应用系统的研究均注重具体的发掘技术，而我们在该领域的工作主要侧重在整个知识发现过程的机理、KDD扩展性结构和运行机制、以及软件系统的系列性开发。其主要特点为宏观与微观相结合、抽象与具体相结合、理论与应用相结合。1999年我们在国际学术会议上所做的报告获得了强烈的反响，论文被评为大会优秀论文，很多与会的专家学者跟我们交流，希望跟我们合作或到我们这里工作。2000年7-10月我们受教育部资助到美国进行访问期间，美国很多公司对我们的研究非常感兴趣，主动要求共同开发这方面的软件并签定了合作协议。2001年2月28日，由中国科学技术信息研究所出具的科研成果查新证明书表明：对内在机理的研究是一项具有国内外创新性的研究，在国内外已公开发表的文献中未见与本研究方向密切相关的报道。这充分表明了本研究方向在国内外相关领域的创新性--开拓了知识发现系统的内在机理研究的新方向。
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