Abstrakt. Objektiva åtgärder som stöd, förtroende, intressefaktor, korrelation och entropi används ofta för att utvärdera hur intressanta föreningsmönstren är. Men i många situationer kan dessa åtgärder ge motstridiga upplysningar om hur intressant ett mönster är. Data mining utövare tenderar också att tillämpa en objektiv åtgärd utan att inse att det kan finnas bättre alternativ för deras tillämpning. I detta dokument beskriver vi flera nyckelegenskaper som man bör undersöka för att kunna välja rätt åtgärd för en viss ansökan. En jämförande studie av dessa fastigheter görs med hjälp av 21 åtgärder som ursprungligen utvecklades inom olika områden såsom statistik, samhällsvetenskap, maskininlärning och datautvinning. Vi visar att beroende på dess egenskaper, varje åtgärd är användbar för vissa tillämpningar, men inte för andra. Vi visar också två scenarier där många befintliga åtgärder blir förenliga med varandra, nämligen när stödbaserad beskärning och en teknik som kallas tabellstandardisering tillämpas. Slutligen presenterar vi en algoritm för att välja en liten uppsättning mönster så att domänexperter kan hitta en åtgärd som bäst passar deras krav genom att rangordna denna lilla uppsättning av mönster.
Tan och Al. Ref diskuterade 21 olika objektiva åtgärder från det diversifierade området, inklusive statistik, samhällsvetenskap, maskininlärning och datautvinning för att välja rätt intressant åtgärd för en viss ansökan.
Selecting the right objective measure for association analysis
{'venue': 'Information Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}