將本文提出的知識發現技術應用於更大規模和更複雜的數據集，可以考慮以下步驟：
擴展數據集：首先，確保所使用的數據集具有足夠的代表性和多樣性。可以通過整合來自不同來源的數據來擴展數據集，這樣可以提高模型的泛化能力。
分布式計算：對於大規模數據集，考慮使用分布式計算框架（如Apache Spark或Hadoop）來處理數據，這樣可以加快數據處理速度並提高計算效率。
增量學習：在處理複雜數據集時，使用增量學習技術來逐步更新模型，而不是每次都從頭開始訓練。這樣可以有效利用已有的知識，並減少計算資源的消耗。
性能評估指標：在實際應用中，使用多種性能評估指標來評估知識發現技術的效果，例如準確率、召回率、F1分數等，並根據具體應用場景選擇合適的指標。
用戶反饋：在實際應用中，收集用戶的反饋和使用數據，通過用戶的實際體驗來評估知識發現技術的有效性，並根據反饋進行調整和優化。
案例研究：進行案例研究，選擇幾個具體的應用場景來深入分析知識發現技術的實際效果，這樣可以提供更具體的證據來支持技術的有效性。
持續改進：根據評估結果和用戶反饋，持續改進知識發現技術，調整算法參數和模型結構，以適應不斷變化的數據特徵和需求。