Abstract-Data mining definieras som processen att upptäcka betydande och potentiellt användbara mönster i stora volymer av data. Att upptäcka samband mellan objekt i en stor databas är en sådan databrytningsverksamhet. För att hitta föreningar används stöd som en indikator på om en förening är intressant. I detta dokument diskuterar vi tre alternativa intresseåtgärder för föreningar: alla förtroenden, all-förtroende och band. Vi bevisar att den viktiga nedstängningsfastigheten gäller för både all-förtroende och obligation. Vi visar att nedläggningar nedåt inte håller för något förtroende. Vi bevisar också att om föreningarna har ett minimum av förtroende eller minimiobligation, då kommer dessa föreningar att ha en given lägre gräns på sitt minimistöd och de regler som produceras från dessa föreningar kommer att ha en given lägre gräns på deras minsta förtroende också. Föreningar som har detta minimistöd (och även deras regler som har minsta förtroende) kan dock inte uppfylla minimikravet på förtroende eller minimiobligationsbegränsningar. Vi beskriver de algoritmer som effektivt hittar alla associationer med ett minimum av all-förtroende eller minimal obligation och presenterar några experimentella resultat.
I Ref föreslogs två intressanta åtgärder, nämligen allt förtroende och obligation, vilka båda har den nedåtriktade stängningsfastigheten.
Alternative interest measures for mining associations in databases
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}