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我們從KD(D&K)與KDD或KDK的對比分析中(見表1)，可見在知識發現系統研究的歷史進程中，KD(D&K)的提出確實是一個全新發展階段的標志。
表1 KD(D&K)與KDD或KDK的對比
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KDD或KDK |
KD(D&K) |
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(1)知識源：數據庫或知識庫。 |
(1)知識源:數據庫、知識庫、兩庫合成的“再生”,推理機制導出等。 |
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(2)知識發現過程：基本上形成封閉系統。 |
(2)通過協調器（R型與S型），使知識庫制約與驅動KDD，形成KDD*，即形成KDD的開放系統。 |
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(3)KDK：僅據知識庫中的事實與規則利用綜合歸納推理機制等發現新知識（規則）。 |
(3)在KDK后，通過協調器（T型），激發人機交互以“理解”知識與將先驗知識應用于知識發現中。（從而形成KDK*） |
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(4)知識發現總體結構：單級、單層KDD（聚焦－規則生成－結果評價－結果）。 |
(4)多個抽象級、不同知識層面的多層遞階、綜合集成結構。 |
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(5)知識發現方法、技術：KDD相關的數據挖掘方法與技術。 |
(5)KDD* 相關的知識發現方法與技術。在知識表示、評價、優化，可視化，冗余性與相容性處理等方法與技術上均有相應的改進。 |
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(6)知識發現機理（核心概念）：認知自主性。 |
(6)認知自主性＋創見意象等，（賦予“感興趣度”、“進化知識”以新的意義）。 |
2.2.4 DKD(D&K)過程模型
從KD(D&K)演變而來的分布式綜合知識發現系統DKD（D&K）總體結構模型（如圖8所示）：
圖8 DKD（D&K）系統結構示意圖
2.2.5 KDD*E過程模型
基于信息擴張機制的KDD*E結構模型（如圖9所示）�？梢暈镵DD與信息擴張機制的融合；它在信息擴張機制的指導下對知識發現第二個抽象級后，數據量漸增的過程中出現的若干問題提供解決思路。
圖9 KDD*E總體結構模型圖
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