关联规则的评价方法改进与度量框架研究

关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要课题，但是，就评价关联规则是否有价值的依据，即兴趣度的度量方法，学术界没有一致的标准。传统的兴趣度度量方法包括支持度一置信度，提升度，改善度，有效度，影响度方法等。这些传统的兴趣度度量方法都存在各自的局限，本文首先比较分析了关联规则的客观兴趣度度量的相关研究成果，然后，针对它们的不足进行了改进，提出了两种比较有效的关联规则度量方法（New—lift，New—Improve），通过实验分析，进而提出新的度量框架，并实证了新方法的特征属性。

新的一年,你的心理成熟度提升了吗?

鞭炮声声，辞旧迎新。每逢农历春节，我们都会兴高采烈地走亲访友，联络久未碰面的老友，互相诉说一年来的喜与乐。喧嚣之后的宁静，又让我们思绪万千。回味过往的美好与哀伤，收起遗憾与不舍，憧憬新的一年。于是，我们又长大了一岁，感觉自己又成熟了不少。