En av de viktiga frågorna inom datautvinning är intressanthetsproblemet. Detta problem beskrivs som att hitta intressanta mönster från ett stort antal upptäckta mönster. Vanligtvis, i en data mining ansökan, är det alltför lätt att upptäcka ett stort antal mönster. De flesta av dessa mönster är faktiskt värdelösa eller ointressanta för användaren. Men på grund av det enorma antalet mönster är det svårt för en användare att förstå alla mönster och identifiera de intressanta för honom/henne. För att förhindra användaren från att bli överväldigad av det stora antalet mönster, tekniker behövs för att analysera och rangordna mönster efter deras intressanthet. I detta dokument föreslås en sådan teknik. Den utför efteranalys av de upptäckta mönstren för att hjälpa användaren att identifiera de intressanta mönstren. Tekniken är baserad på fuzzy matchning av de upptäckta mönstren med en uppsättning användarspecificerade mönster. Graderna av matchning används sedan för att rangordna de upptäckta mönstren efter olika intressanta åtgärder, såsom oväntadhet och handlingsförmåga. Experiment har visat att den föreslagna tekniken kan hjälpa en användare att fokusera på en liten delmängd av upptäckta mönster som har mest applikationsvärde.
För att hjälpa experten att välja bland dessa mönster, flera verk föreslogs om föreningsregler filtrering enligt deras intressanthet REF.
Finding Interesting Patterns Using User Expectations
{'venue': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}