Majoriteten av de befintliga teknikerna för gruvföreningsregler använder vanligtvis stödet och förtroendet för att utvärdera kvaliteten på de regler som erhålls. Dessa två åtgärder kanske dock inte är tillräckliga för att korrekt bedöma deras kvalitet på grund av vissa inneboende nackdelar. En genomgång av litteraturen visar att det finns många åtgärder för att utvärdera kvaliteten på reglerna, men att den samtidiga optimeringen av alla åtgärder är komplex och kan leda till dåliga resultat. I detta arbete används en huvudkomponentanalys för en uppsättning åtgärder som utvärderar kvantitativa föreningsreglers kvalitet. Av denna analys har en reducerad delmängd av åtgärderna valts ut för att ingå i konditionsfunktionen för att uppnå bättre värden för hela uppsättningen kvalitetsåtgärder, och inte bara för dem som ingår i konditionsfunktionen. Detta är en allmän metod och kan därför tillämpas på alla algoritmers funktion. För att validera om bättre resultat erhålls vid användning av funktionen lämplighet som består av den delmängd av åtgärder som föreslås här, har den befintliga QARGA algoritmen tillämpats på en mängd olika datauppsättningar. Slutligen tillhandahålls en jämförande analys av de resultat som erhållits genom tillämpning av QARGA med den ursprungliga fitnessfunktionen, vilket visar på en anmärkningsvärd förbättring när den nya används.
I ett tidigare arbete REF föreslog författarna en metod för att automatiskt välja en undergrupp av åtgärder vars optimering leder till optimering av hela uppsättningen åtgärder.
Selecting the best measures to discover quantitative association rules
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}