知识经济时代，越来越多的知识伴随着人类信息技术的发展得以快速传播并为人类所用。要想在这个复杂多变的环境中保持竞争优势，人类必须加快自己学习知识的步伐。通过对知识进行研究，我们不难发现知识分为显性知识和隐性知识两种，其中显性知识我们可以通过日常自学得到，而隐性知识由于其内隐性、难以模仿、难以复制的特性，则需要我们在相互的交流中习得。要想促进知识的转化与创新，仅仅依靠显性知识之间的推演远远不够，因为更多有价值的知识都包含在隐性知识之内，需要我们通过在较大容量的数据库中充分的数据挖掘才可以获得。因此，如何在知识经济时代，帮助人们获取所需要的资源，挖掘有价值的隐性知识，成为学者们关注的重点。百度百科，是中国最大的百科全书和最有价值研究的语料库，随着科学的不断发展不断融入新的知识，作为一个不断更新的知识库，为人类隐性知识的挖掘提供平台，相对于其他百科全书有着无可比拟的优势。但目前人们大多倾向于基于维基百科平台的知识挖掘研究，而针对百度百科工具的知识挖掘研究相对较少。如何通过百度百科对人类所拥有的主要资源进行准确地挖掘，使人们快速有效地发现自己所需要的知识，充分挖掘隐藏其中的有价值的隐性知识，提高信息的利用率已成为学者们研究的热点。本文首先概述了隐性知识和数据挖掘的内涵，指出隐性知识的定义和无可替代的重要性以及数据挖掘的内涵；然后针对隐性知识显性化的过程中可能出现的一些障碍进行总结概述，并提出了相对应的解决方案，同时在介绍数据挖掘的基本过程及分类的基础上，简要讲解了几种常用的数据挖掘技术，并在现有的数据挖掘技术的基础上，提出了基于案例的隐性知识挖掘方法、基于web的隐性知识挖掘方法、基于Microsoft三种算法的隐性知识挖掘方法、基于其他算法的隐性知识挖掘方法等四种隐性知识挖掘的方法；最后简要比较分析了百度百科相对于其他百科全书的优势，并针对基于百度百科这个平台进行知识挖掘提出了相对应的语义知识挖掘和语义相关度的研究，并在此基础上，提出通过抽取语义相关词来建立隐性语义词典和语义百度百科系统的假设，提出了基于百科百科的隐性知识挖掘研究思路。论文在相关基本理论的基础上，充分利用现有的数据挖掘技术提出隐性知识挖掘方法，并在隐性知识挖掘技术的基础上提出基于百度百科的隐性知识挖掘方法和算法思路，最后提出了基于百度百科的隐性知识挖掘的研究思路，有效地提高人们获取所需知识的速率和准确性，为有效地挖掘有价值的隐性知识研究提供了理论依据，并为学者们以后从事基于百度百科的知识挖掘的相关研究提供了借鉴价值。