知识发现和数据挖掘是当前信息技术领域中的重要概念，它们在学术研究、决策支持以及信息管理中发挥着关键作用。在这个信息爆炸的时代，如何从海量的数据中提取有价值的知识，成为了一个亟待解决的问题。数据挖掘是一种从大量数据中提取隐藏、未知但有用信息的技术，而知识发现则更进一步，旨在将这些信息转化为可以理解和应用的知识。
知识发现是基于对信息的深度理解和分析。它不仅涉及到数据的检索和获取，还包括了对数据的清洗、转换和建模，以揭示潜在的模式和趋势。正如描述中提到的，知识发现过程可以分为几个步骤，包括数据预处理、数据挖掘和模式评估。在这个过程中，数据挖掘算法是核心工具，它们能够帮助我们发现数据中的规律和联系，如关联规则、聚类、分类和预测等。
在学术研究中，知识发现对于科研人员至关重要。它能帮助科研人员追踪最新的研究成果，发现前人未曾注意到的问题，或者从已有数据中找出新的研究方向。如同邹承鲁先生所指出的，科学研究往往源于现有工作的延伸、文献阅读和学术交流。有了正确的信息工具和资源，研究人员能更有效地定位自己的研究位置，做出更明智的决策。
数据挖掘技术的应用已经渗透到各个领域，包括自然科学、社会科学、医学研究等。例如，在生物学领域，基因组学和蛋白质组学产生的大数据需要通过数据挖掘来揭示生命现象的复杂网络；在商业智能中，企业利用数据挖掘来分析消费者行为，优化市场策略。
面对信息爆炸，一个有效的信息过滤系统变得越来越重要。这就像在海洋中寻找针一样，我们需要有选择性地获取、处理和呈现信息，以防止信息过载。THOMSON SCIENTIFIC的ISI Web of Knowledge平台就是这样的一个工具，它提供了整合的科学信息基础设施，帮助用户在正确的时间、正确的地点获取所需信息。
此外，随着eScience的发展，数据的数字化和开放获取趋势日益明显，新的出版形式如e-Prints、博客和个人存档等，为知识发现提供了更多途径。然而，这也带来了新的挑战，如数据的质量控制、隐私保护和知识产权管理。
知识发现和数据挖掘是应对信息时代挑战的关键手段。通过先进的算法和技术，我们可以从数据中提取知识，推动科学研究的进步，支持决策制定，以及促进知识的创新和传播。随着技术的不断发展，我们期待未来能有更高效、更智能的知识发现工具，以满足日益多样化的信息需求。
