Vi betraktar problemet med att definiera betydelsen av en artikel. Vi säger att itemsetet är viktigt om vi blir förvånade över dess frekvens jämfört med frekvenserna för dess under-poster. Med andra ord, vi uppskattar frekvensen av objektet från frekvenserna för sina delposter och beräkna avvikelsen mellan det verkliga värdet och uppskattningen. För uppskattningen använder vi Maximum Entropy och för att mäta avvikelsen använder vi Kullback-Leibler divergens. En stor fördel jämfört med de tidigare metoderna är att vi kan använda rikare modeller medan de tidigare metoderna bara mäter avvikelsen från självständighetsmodellen. Vi visar att vårt mått på betydelse går till noll för härledda artiklar och att vi kan använda rangen som ett statistiskt test. Våra empiriska resultat visar att för våra verkliga datauppsättningar är oberoendet för starkt men att tillämpa mer flexibla modeller leder till goda resultat.
Tatti Ref övervägde problemet med att definiera betydelsen av en artikelsats i förhållande till den förväntade frekvensen.
Maximum entropy based significance of itemsets
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}