怎么理解通过关联规则挖掘中置信度的反单调性过滤规则啊？
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
由频繁项集ABCD构成的关联规则的空间，每一层都是由规则后件的个数决定，比如第一层所有后件的个数为1，第二层所有规则后件的个数为2，第三层所有规则的后件个数为3。假设有一个规则，如果BCD推出A的置信度较低，那么其包含所有的超集的规则根据置信度的反单调性是低于BCD推出A的置信度，所以可以过滤置信度比较低的规则。通过这样的过滤，可以缩小关联规则的空间，从而提高计算的效率。
你好，我是AI助理
可以解答问题、推荐解决方案等
评论
全部评论 (0)