随着数据收集和存储技术的不断发展，各行各业积累了大量的数据。为了从这些数据中获取有用的知识，数据挖掘技术越来越多地被数据分析人员所使用。关联规则挖掘作为数据挖掘领域的一项关键技术，目前在许多领域得到了广泛的应用[1]。关联规则算法可以产生大量的规则。但是由于资源的有限性，只能有部分规则可能被决策者选择出来使用[2]，因此关联规则的兴趣度评价对于关联规则挖掘技术的实际应用具有重要意义。

 

    关联规则的兴趣度可以通过兴趣度度量来评价。目前存在的兴趣度度量主要包括客观的度量和主观的度量[3]。客观的度量主要考虑数据的统计显著性，如关联规则挖掘中用到的支持度、置信度和提升度。主观的度量综合考虑原始数据和用户的领域知识。文[4]提出将用户的领域知识作为约束集成到关联规则挖掘系统中，获得用户感兴趣的规则。文[5]认为在挖掘的过程中，用户应该和关联规则挖掘系统进行交互，来判断规则是否感兴趣。文[6]和文[7]基于效用理论，提出了加权支持度和置信度来衡量关联规则兴趣度。

 

参考文献

[1] Tan P N, Steinbach M, Kumar V. Introduction to data mining[M]. Pearson Addison-Wesley, 2005.   

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[11] 郭崇慧, 张震. 基于组合评价方法的关联规则兴趣度评价[J]. 情报学报, 2011, 30(4):353-360.   

[12] 郭亚军, 易平涛. 一种基于整体差异的客观组合评价法[J]. 中国管理科学, 2006,14(3):60-64. 

[13] 岳超源. 决策理论与方法[M]. 北京: 科学出版社, 2003. 

   

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