Ett av de centrala problemen med kunskapsupptäckt är utvecklingen av goda mått på intressanthet hos upptäckta mönster. Med sådana åtgärder behöver en användare manuellt endast undersöka de mer intressanta reglerna, i stället för var och en av ett stort antal minerade regler. Tidigare förslag till sådana åtgärder omfattar regelmallar, minimal regeltäckning, handlingsförmåga och oväntadhet i statistisk mening eller mot användarnas övertygelser. I detta papper kommer vi att införa grannskap-baserad intressanthet genom att överväga oväntade i termer av grannskap-baserade parametrar. Vi presenterar först några nya begrepp om avstånd mellan regler och områden av regler. Det område-baserade intressantnessen av en regel definieras sedan i termer av mönstret av fluktuationen av förtroenden eller densiteten av minerade regler i vissa av dess stadsdelar. Sådan intressanthet kan också definieras för uppsättningar av regler (t.ex. platåer och åsar) när deras stadsdelar har vissa egenskaper. Vi kan ranka intressanta regler genom att kombinera vissa stadsdelsbaserade egenskaper, stöd och förtroende för reglerna, och användarnas feedback. Vi diskuterar hur vi ska genomföra de föreslagna idéerna och jämföra vårt arbete med relaterade. Vi ger också några få förväntade tendenser till förändringar på grund av regelstrukturer, som bör beaktas när man överväger oförutsedda händelser. Vi koncentrerar oss på föreningsregler och diskuterar kortfattat generalisering till andra typer av regler.
REF-betonade områdesbaserad intressanthet i associeringsreglerna, som bygger på avståndet mellan regler och områden med regler.
Interestingness of Discovered Association Rules in terms of Neighborhood-Based Unexpectedness
{'venue': 'PAKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}