满足用户对客观评价标准(例如:兴趣度/置信度)和主观评价标准要求的模式
同 时 购 买 面 包 、 黄 油 和 牛 奶 的 顾 客 人 数 同 时 购 买 面 包 和 黄 油 的 顾 客 人 数 \frac{同时购买面包、黄油和牛奶的顾客人数}{同时购买面包和黄油的顾客人数} 同时购买面包和黄油的顾客人数同时购买面包、黄油和牛奶的顾客人数
同 时 购 买 " 面 包 , 黄 油 和 牛 奶 " 的 顾 客 人 数 总 的 顾 客 人 数 \frac{同时购买"面包,黄油和牛奶"的顾客人数}{总的顾客人数} 总的顾客人数同时购买"面包,黄油和牛奶"的顾客人数
区分什么是数据挖掘,什么不是数据挖掘
根据挖掘要求选择相应的方法与相应的挖掘参数(如最小置信度、最小兴趣度参数等),在挖掘结束后即可得到相应的规则
经过挖掘后所得结果可能有多种,此时可以对挖掘的结果按一定标准作出评价,并选取评价较高者作为最终结果
数据挖掘结果的规则可在计算机中用一定形式表示出来,它可以包括文字、图形、表格、图表等可视化形式,也可同时用内部结构形式存储于知识库中供日后进一步分析之用
之后省略,PPT 82开始