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？
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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。
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