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Data mining and knowledge discovery
1 Introduction
Despite enormous efforts in quantification, our understanding of many of the Earth’s
systems remains non-axiomatic; the systems are ‘open’ and consequently fr...
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Data mining and knowledge discovery
1 Introduction
Despite enormous efforts in quantification, our understanding of many of the Earth’s
systems remains non-axiomatic; the systems are ‘open’ and consequently from known laws.
(正文用五号Times New Roman，单倍行距) Science must therefore adopt a manner that
encourages the creation or uncovering of new knowledge (Baker,1999;
Takatsuka&Gahegan, 2001) . For this reason alone-and completely uncoupled from concerns about increasing data volumes-it is vital that knowledge discovery methods can be brought successfully to bear across the geosciences.
The focus of this position paper is on the relationship of data mining and knowledge discovery to the different approaches used for scientific inference. It is via an understanding of this relationship that we can categorize the kinds of knowledge that can be discovered or learned, and gain an understanding of the roles played in the knowledge discovery process by the domain expert and the computational tools used.
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中文译文(四号黑体加粗，顶格，段后间距1行)
数据发掘
1( 介绍
尽管我们在定量化方面做了很大的努力，但我们对地球系统的了解还没有形成固定的理论;(正文用五号宋体，单倍行距，段落首行缩进2字符)这个系统是开放式的，所以不可能从所知道的一些定理中推导出结论。科学为此必须采用一种鼓励创造或揭示新知识的方法(Baker,1999;Takatsuka&Gahegan,2001)仅仅因为这个原因——和要完全与提高数据容量相脱钩——把知识发现的方法成功应用于地球科学方面是很重要的。
这篇论文的重点是研究利用于科学推理方面的各种数据开发和知识发现之间的联系。利用对这种联系的理解，我们可以把被发现和学习到的知识加以分类，和通过这方面领域的专家结合计算工具，知道它们在知识发现过程中的作用。
许多不同类型的时空知识发现已经被??????
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