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Maximal Association Rules: A Tool for Mining Associations in Text

机译：最大关联规则：用于挖掘文本关联的工具

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We describe a new tool for mining association rules, which is of special value in text mining. The new tool, called maximal associations, is geared toward discovering associations that are frequently lost when using regular association rules. Intuitively, a maximal association rule X = > Y says that whenever X is the only item of its type in a transaction, than Y also appears, with some confidence. Maximal associations allow the discovery of associations pertaining to items that most often do not appear alone, but rather together with closely related items, and hence associations relevant only to these items tend to obtain low confidence. We provide a formal description of maximal association rules and efficient algorithms for discovering all such associations. We present the results of applying maximal association rules to two text corpora.
机译：我们描述了一种用于挖掘关联规则的新工具，该工具在文本挖掘中具有特殊的价值。新工具称为最大关联，旨在发现使用常规关联规则时经常丢失的关联。直观地讲，最大关联规则X => Y表示，只要X是交易中该类型唯一的项目，Y就会充满信心地出现。最大关联允许发现与通常不单独出现而是与紧密相关的项目一起出现的项目相关的关联，因此仅与这些项目相关的关联往往会导致置信度低。我们提供了最大关联规则的正式描述，以及发现所有此类关联的有效算法。我们介绍了将最大关联规则应用于两个文本语料库的结果。

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