【摘 要】
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数据挖掘已成为信息时代获取知识的重要手段。通过数据挖掘获取的知识具有大量性、新颖性、粗糙性、时效性等特点,传统的知识评价手段难以对这类知识进行快速、有效地评价,因
【机 构】
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浙江大学宁波理工学院管理分院; 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心; 大连理工大学系统工程研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金:数据挖掘获取的知识的智能化管理研究(项目号70871111,2009.1-2011.12);国家自然科学基金委创新研究群体科学基金“数据挖掘与智能知识管理:理论及应用研究”(项目号70621001,2007-2012);宁波市软科学基金:金融危机背景下宁波企业技术创新战略与对策研究(项目号2009A10033,2009.3-2010.6);甘肃省科技支撑计划项目:面向中小企业
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数据挖掘已成为信息时代获取知识的重要手段。通过数据挖掘获取的知识具有大量性、新颖性、粗糙性、时效性等特点,传统的知识评价手段难以对这类知识进行快速、有效地评价,因而产生知识冲突、知识过载等问题。利用可拓学理论、人工智能和复杂性科学理论,研究知识本身具有记忆、识别、聚集等智能特点的机理,提出知识在应用过程中进行自我评价的指标及方法,为数据挖掘获取的知识的智能化评价提出一条新路径,对丰富知识审计的研究内容、促进数据挖掘的实践应用具有理论指导意义。
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