Search

Việc hình thành các độ đo hâ?p dâ?n (interestingness measures, quality measures) nhằm đánh giá chất lượng của tri thức dưới dạng luật kết hợp (association rules) đóng một vai trò rất quan trọng trong giai đoạn hậu xử lý (postprocessing) các luật kết hợp của tiến trình khai phá tri thức từ dữ liệu (Knowledge Discovery from Databases - KDD). Cùng với việc ngày càng có nhiều độ đo hâ?p dâ?n được đề xuất trên cả hai tiếp cận đánh giá chủ quan (subjective interestingness measures) và khách quan (objective interestingness measures), việc nghiên cứu các tính chất hay thuộc tính (properties) có được trên các độ đo hâ?p dâ?n sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu được bản chất của những độ đo hâ?p dâ?n khách quan cần quan tâm. Trong bài viết này, chúng tôi tập trung chủ yếu trên các độ đo hâ?p dâ?n khách quan nhằm hệ thống hóa lại một cách tương đối đầy đủ những nghiên cứu gần đây trên các tính chất của các độ đo hâ?p dâ?n khách quan đồng thời hoàn chỉnh một hướng phân lớp mới với khoảng 40 độ đo hâ?p dâ?n khách quan trên cơ sở các tính chất đã nghiên cứu.