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A Statistical Theory for Quantitative Association Rules

机译：定量关联规则的统计理论

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Association rules are a key data-mining tool and as such have been well researched. So far, this research has focused predominantly on databases containing categorical data only. However, many real-world databases contain quantitative attributes and current solutions for this case are so far inadequate. In this paper we introduce a new definition of quantitative association rules based on statistical inference theory. Our definition reflects the intuition that the goal of association rules is to find extraordinary and therefore interesting phenomena in databases. We also introduce the concept of sub-rules which can be applied to any type of association rule. Rigorous experimental evaluation on real-world datasets is presented, demonstrating the usefulness and characteristics of rules mined according to our definition.
机译：关联规则是关键的数据挖掘工具，因此已经进行了充分的研究。到目前为止，这项研究主要集中在仅包含分类数据的数据库上。但是，许多现实世界的数据库都包含定量属性，并且目前针对这种情况的解决方案还不够。在本文中，我们介绍了一种基于统计推断理论的定量关联规则的新定义。我们的定义反映了直觉，即关联规则的目标是在数据库中发现非同寻常的，因此有趣的现象。我们还介绍了可应用于任何类型的关联规则的子规则的概念。提出了对现实世界数据集的严格实验评估，证明了根据我们的定义挖掘的规则的有用性和特征。

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