黄瑞硕士论文：KDD驱动的知识自动获取与测井数据分析

"基于KDD的知识自动获取及其应用"这篇论文主要探讨了利用KDD(知识发现于数据库)技术实现知识的自动获取及其在特定领域的实际应用。作者黄瑞在南京信息工程大学攻读理学硕士学位时，撰写了这篇论文，得到了赵远东副教授和史忠植研究员的指导。 论文首先阐述了研究背景及意义，强调了知识获取的重要性，指出知识获取是知识经济时代的关键要素。研究者概述了知识获取的一般过程，包括人类学习知识的基本模式，如基础知识的学习、实践经验的总结和新旧知识的融合，这些过程通过知识工程师的角色得以实现。 论文的核心内容聚焦于基于知识库的KDD模型，即如何通过构建和管理知识库，利用机器学习和数据挖掘技术来自动提取和更新知识。知识库不仅是存储现有知识的载体，也是知识自动获取和学习的重要平台。在这个框架下，KDD的主要任务被定义为从大量数据中发现有价值的知识，并将其融入到知识库中。 接下来，作者讨论了自动演化知识库的概念，即知识库随着时间和环境变化而自我更新和扩展的能力。这涉及到动态地吸收新的数据和信息，以及根据需求进行知识结构的调整。 论文的重点部分是模型在自动化测井数据分析中的应用，这是知识自动获取的实际应用案例。通过KDD技术，能够有效地处理测井数据，挖掘潜在的地质信息，提高数据分析的效率和准确性。 最后，论文总结了研究成果，对未来的研究方向进行了展望，可能涉及更智能的知识获取算法、更大规模数据处理以及知识在不同领域的广泛集成。 这篇论文深入探讨了知识自动获取与KDD技术的结合，展示了其在特定场景中的实用性，为未来在知识管理和智能决策支持等领域提供了理论依据和技术路线。"