KDD是知识发现和数据挖掘的缩写。详细解释如下：KDD是一个涉及多学科的领域，主要涵盖了人工智能、数据库技术、统计学等多个方面。它利用这些不同学科的理论和方法，从海量数据中提取出有价值的信息和知识。在这个过程中，数据挖掘是其中的核心环节。
KDD过程通常包括数据准备、模式搜索、知识评估和迭代优化等阶段，要求具备智能性和自动性，不仅仅是简单地汇总数据。有效性是KDD的重要考量，指的是发现的模式在新数据中仍然具有可信度。新颖性强调模式的创新性，而非已知的重复。
数据挖掘（Data Mining）是知识发现（Knowledge Discovery in Databases， KDD）的同义词。它涉及从大量数据中识别出有用、新颖、潜在有价值且最终可解释的模式的非平凡过程。简而言之，数据挖掘就是在大量数据中“挖掘”出知识。
KDD代表Knowledge Discovery and Data Mining，是知识发现与数据挖掘的缩写。这一术语在计算机科学领域尤其在软件开发中广泛应用，其英文缩写词流行度达到6901。KDD涉及从大量数据中提取有用知识的一系列复杂过程，旨在解决各种实际问题。
KDD是国际上著名的数据挖掘和知识发现领域的重要会议，被认为是该领域中的顶级会议之一。KDD全称为Knowledge Discovery and Data Mining，即知识发现与数据挖掘，是由ACM（Association for Computing Machinery，计算机协会）主办的国际性学术会议。
KDD是Knowledge Discovery and Data Mining的缩写，直译即“知识发现与数据挖掘”。它在英语中的缩写词流行度为6901，主要应用于Computing领域，特别是在软件开发中。KDD涵盖了一系列复杂的过程，包括从海量数据中提取有价值的知识，用于解决各种实际问题。
KDD，即Knowledge Discovery and Data Mining的缩写，直译为“知识发现与数据挖掘”。它是一个关键概念，在计算机科学和数据分析领域中占据重要地位。这个术语涵盖了从海量数据中提取有价值信息和知识的过程，包括发现数据中的模式、关联规则和潜在规律。
数据知识发现（KDD），是自动或方便地提取模式，表示在大型数据库，数据仓库，Web，其他海量信息库或数据流中隐式存储或捕获的知识。知识发现是从各种信息中，根据不同的需求获得知识的过程。
KDD代表Knowledge Discovery and Data Mining，是知识发现与数据挖掘的缩写。这一术语在计算机科学领域尤其在软件开发中广泛应用，其英文缩写词流行度达到6901。KDD涉及从大量数据中提取有用知识的一系列复杂过程，旨在解决各种实际问题。
KDD是Knowledge Discovery and Data Mining的缩写，直译即“知识发现与数据挖掘”。它在英语中的缩写词流行度为6901，主要应用于Computing领域，特别是在软件开发中。KDD涵盖了一系列复杂的过程，包括从海量数据中提取有价值的知识，用于解决各种实际问题。
KDD，即Knowledge Discovery and Data Mining的缩写，直译为“知识发现与数据挖掘”。它是一个关键概念，在计算机科学和数据分析领域中占据重要地位。这个术语涵盖了从海量数据中提取有价值信息和知识的过程，包括发现数据中的模式、关联规则和潜在规律。
kdd是国际数据挖掘与知识发现大会。该会议是由ACM（国际计算机学会）的SIGKDD（数据挖掘与知识发现专委会）主办的年度性国际学术会议，汇集了国际数据挖掘领域的学者和从业者，展示最新的研究成果、技术和应用。KDD会议的影响力非常广泛，它不仅引领着数据挖掘领域的研究方向，还推动着相关技术的产业化进程。
数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。
1、整个KDD过程是一个从数据到知识，从原始数据到有价值洞察的连续过程，每个环节都不可或缺，共同推动着知识发现的进程。
2、KDD过程是一个复杂且交互性强的流程，包含多个步骤：首先，需要理解应用领域和目标；其次，选择合适的数据集，可能需要对多个数据集进行筛选；接着，对数据进行预处理，处理噪声和无关信息，考虑时间序列和数据变化等因素。数据转换是关键环节，通过维数变换或转换方法，减少变量数量或找出数据的不变特征。
3、在1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth三位学者首次提出了KDD（知识发现与数据挖掘）的五个核心步骤，这为后续的各种KDD过程模型奠定了基础。这些模型主要可以分为学术研究模型和工业实践模型两大类，以适应不同的应用场景和需求。
4、因此，KDD是一个更为宽泛的概念，它涵盖了从数据到知识的整个转化过程。在这个过程中，数据挖掘是手段，知识发现是目的。通过数据挖掘技术，人们可以自动或半自动地获取隐藏在数据中的信息；而通过知识发现过程，人们能够进一步理解和解释这些信息，将其转化为有价值的决策依据。
5、KDD过程通常包括数据准备、模式搜索、知识评估和迭代优化等阶段，要求具备智能性和自动性，不仅仅是简单地汇总数据。有效性是KDD的重要考量，指的是发现的模式在新数据中仍然具有可信度。新颖性强调模式的创新性，而非已知的重复。
6、数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
