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菲利普·伦卡;帕特里克·梅耶;贝诺·瓦兰特;圣埃芬·拉利奇

关于关联规则兴趣度的选择：面向用户的描述和多准则决策辅助。 （英语） Zbl 1168.90513号

欧洲药典。物件。 184，第2期，610-626（2008）.
摘要：数据挖掘算法，特别是那些用于无监督学习的算法，会生成大量规则。这尤其适用于确定关联规则的先验算法家族。因此，开采领域的专家不可能维持这些规则。为了帮助完成这项任务，已经制定了许多评估规则趣味性的措施。它们可以根据给定的目标自动筛选和排序一组规则。由于这些度量可能会产生不同的结果，并且专家对什么是好的规则有不同的理解，因此我们在本文中提出了一个选择最佳规则的新方向：两步解决推荐一个或多个用户适应的兴趣度度量的问题。首先，基于有意义的经典性质，给出了兴趣度的描述。其次，将多标准决策辅助过程应用于此分析，并说明了非数据挖掘专家的用户可以通过此类方法实现的好处。

引用于19文件

MSC公司：

90B50型 管理决策，包括多个目标
第60页 统计学在工程和工业中的应用；控制图
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

数据挖掘;该模块可根据趣味标准;关联规则;多准则分析

软件：

阿普里奥里;ARVis公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Lenca}等人，《欧洲药典》。第184号决议，第2号，610--626（2008年；Zbl 1168.90513）
全文： 内政部 哈尔

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