Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Việc hình thành các độ đo hấp dẫn (interestingness measures, quality measures) nhằm đánh giá chất lượng của tri thức dưới dạng luật kết hợp (association rules) đóng một vai trò rất quan trọng trong giai đoạn hậu xử lý (postprocessing) các luật kết hợp của tiến trình khai phá tri thức từ dữ liệu (Knowledge Discovery from Databases - KDD). Cùng với việc ngày càng có nhiều độ đo hấp dẫn được đề xuất trên cả hai tiếp cận đánh giá chủ quan (subjective interestingness measures) và khách quan (objective interestingness measures), việc nghiên cứu các tính chất hay thuộc tính (properties) có được trên. | Tạp chí Khoa học 2011 20a 147-158 Trường Đại học Cần Thơ PHÂN LỚP CÁC ĐỘ ĐO HẤP DẪN KHÁCH QUAN Huỳnh Xuân Hiệp1 và Fabrice Guillet2 ABSTRACT The creation of the interestingness measures for evaluating the quality or the degree of interesting of the knowledge in the form of association rules play an important role in the postprocessing of association rules the Knowledge Discovery from Databases KDD . Along with the more interestingness measures are proposed on both subjective assessment subjective interestingness measures and objective assessment objective interestingness measures the study of the properties or attributes on the interestingness measures will play an important role in understanding the nature of the objective interestingness measures interested. In this paper we focus primarily on the objective interestingness measures to have a general view on the recent researches on the nature of the objective interestingness measures and at the same time to complete a new classification on the 40 selected objective interestingness measures on the properties studied founded. Keywords Knowledge Discoveryfrom Databases KDD subjective interestingness measures objective interestingness measures classification property criterion of interestingness measures aasociation rules Title Classification of objective interestingness measures TÓM TẮT Việc hình thành các độ đo hấp dân interestingness measures quality measures nhằm đánh giá chất lượng của tri thức dưới dạng luật kết hợp association rules đóng một vai trò rất quan trọng trong giai đoạn hậu xử lý postprocessing các luật kết hợp của tiến trình khai phá tri thức từ dữ liệu Knowledge Discovery from Databases - KDD . Cùng với việc ngày càng có nhiều độ đo hấp dân được đề xuất trên cả hai tiếp cận đánh giá chủ quan subjective interestingness measures và khách quan objective interestingness measures việc nghiên cứu các tính chất hay thuộc tính properties có được trên các độ đo hấp dân sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc
