Evaluation and validation of the interest of the rules association in data-mining

İlginç ilişkilendirme kuralları, veriden bilginin çıkarılmasını oluşturan özel bir kısımdır. Apriori'nin destek ve kural temelli algoritmaları, kural madenciliği sorununa zarif bir çözüm getirdi, ancak ilgisiz bazı kurallar seçerek ve kuralları yok sayarak çok fazla ilginç kural üretiyorlar [1] [2]. Diğer Destek ve güven ölçütlerinin değerlendirilmesi gerekir. Bu çalışmada, literatürde önerilen temel ölçütleri inceliyoruz. ve bunları değerlendirmek için kriterler öneriyoruz. Daha sonra, VC-boyut dahil, istatistiksel öğrenme teorisi araçlarını kullanan bir doğrulama yöntemi öneriyoruz. Çok sayıda ölçüm ve aday kuralların çokluğu göz önüne alındığında, bu araçların ilgi alanı, tüm kurallar ve tüm ölçümler için aynı anda tek tip asimptotik olmayan terminallerin kurulmasına izin vermektir.