随着计算机技术的迅猛发展和Internet技术的普及，数据挖掘技术得到了飞速发展和广泛应用。数据挖掘方法以精确和可靠的手段从海量数据仓库中寻找特定的数据关系，这些关系通过进一步的分析和认定并上升为智能知识(IntelligentKnowledge)。智能知识将成为管理决策者有力的科学决策依据。目前对智能知识的研究还停留在初始阶段，没有具体地讨论如何有效管理由数量分析所产生的智能知识，缺乏对该问题的科学的系统的研究。　　 本文从数据挖掘和知识管理的交叉点入手，从知识管理的角度对数据挖掘技术进行了综述。分析数据挖掘产生的智能知识的特性，对智能知识进行分类，对不同类型的智能知识选取合适的指标进行有效性评估，初步构建了智能知识分类和评价系统的框架。　　 最后，本文通过两组实证研究，讨论了智能知识的评价过程在Web日志挖掘中的应用，演示了对关联规则、分类和序列模式这几种特定的智能知识的评价过程。实验结果表明，对智能知识进行分类评价，有助于决策者对数据挖掘结果进行更深入地理解，有助于企业更好地管理自己的知识库。