最早提出的知识挖掘的相关概念是知识发现（KDD），是在1989年8月的于美国底特律举办的第11届国际人工智能联合会议的专题讨论会上。随后几年，美国举行了有关知识发现专题讨论会。1995年，加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘（data mining，DM）国际学术会议。自此，知识发现与数据挖掘开始流行起来。但一直以来，人们对数据挖掘和知识发现并没有进行严格的区分，因此产生了很多不同的术语，如知识挖掘（knowledge mining）、信息挖掘（information mining）、知识抽取（knowledge extraction）、数据模式处理（data pattern processing）、数据考古（data archaeology）、信息收获（information harvesting）、筛选（sift ware）及数据疏浚（data dredging），等等。
近年来，与知识管理、知识组相关的研究在图书馆界风头正盛，因而知识挖掘成为相关术语中使用频率最高的词汇，数据挖掘与知识发现次之。这三个术语也是国内使用最为广泛的概念。对于这三个概念之间的关系，国内各学者有着不同的意见。
对于知识发现与数据挖掘两者的关系，目前主要有三种观点：一是数据挖掘就是知识发现，二是数据挖掘仅仅是知识发现的一个步骤，三是数据挖掘与知识发现是完全不同的两个概念。[73]多名学者对此进行了详细的辨析。有学者认为，知识发现的概念内涵包括隐性关联知识发现、非相关文献知识发现和数据库知识发现，并以图表的形式，从发现领域、发现对象、未被发现原因、发现目的、发现方法等方面进行比较，说明数据挖掘不仅是知识发现的一个方面，而且是知识发现的核心[74]。也有学者以数据挖掘与数据库中的“知识发现”（知识发现的英文就是knowledge discovery in database，即在数据库中进行知识发现）比较，强调挖掘目的的有用性、挖掘源头的广泛性、挖掘手段的综合性以及挖掘内容的知识性、挖掘价值的潜在性、应用方式的具体性等。[75]
还有一种观点认为知识发现又称作知识挖掘。[76]邱均平对此并不赞同，他认为作为知识发现的核心技术，数据挖掘和知识挖掘使人们得以充分提高数据、信息和知识的有效性及利用价值，进而预测未来趋势及行为并做出前瞻的、基于知识的决策。也就是说，邱均平提出了知识发现的两个具体方式——数据挖掘与知识挖掘。[77]
总的来看，数据挖掘、知识挖掘、知识发现都有从海量数据中获取相关所需内容的含义，其中数据挖掘和知识发现是早期产生的两个针对不同对象进行工作的概念。数据挖掘在国内使用最早，已有十几年的使用时间，知识发现则是近些年所用较多的概念，而知识挖掘是后起的，是在知识管理被广泛讨论之后产生的国内研究者常用的概念。
【注释】
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