M-FIM：多因素兴趣度建模与度量在关联规则中的应用

"多因素兴趣度建模与度量研究 (2008年)，作者：张哲，薛惠锋，来源于陕西师范大学学报(自然科学版)，卷36，第3期，2008年5月，分类号：TP182，文献标识码：A" 在数据挖掘领域，关联规则是一种常见的分析技术，用于发现数据集中项集之间的有趣关系。然而，传统的关联规则挖掘可能会产生大量的无意义规则，即那些在实际应用中并不具有价值的规则。为了解决这个问题，"多因素兴趣度建模与度量研究"这篇论文引入了兴趣度作为阈值，以优化和筛选关联规则。 兴趣度是一种衡量关联规则重要性和相关性的量化指标，它不仅考虑规则的支持度（即规则在数据集中的频繁程度）和置信度（即规则的可信程度），还考虑了其他主观和客观的因素。论文作者张哲和薛惠锋从主、客观两个角度出发，对兴趣度进行了多因素分析，这意味着他们考虑了除支持度和置信度之外的其他重要因素，比如规则的新颖性、意外性、稳定性等。 在这样的基础上，他们提出了M-FIM（Multi-Factor Interestingness Measure，多因素兴趣度模型）。M-FIM旨在通过合理的权重分配来平衡构成兴趣模式的各种因素。权重的确定是一个关键步骤，因为它允许根据特定应用场景或业务需求来调整各因素的重要性。例如，对于电商推荐系统，可能更关注用户的个性化偏好，那么与用户喜好相关的因素权重会更高。 通过M-FIM模型，研究者能够根据不同的客户对商品的偏好差异，找出真正有意义的关联规则。这种方法扩展了兴趣度的应用范围，使得在面对复杂、多变的用户需求时，能更精准地提供个性化推荐，从而提高服务质量和用户满意度。此外，这一研究也为关联规则挖掘领域的理论研究和实际应用提供了新的视角和工具。 这篇论文的研究成果对数据挖掘和推荐系统领域具有重要意义，它改进了传统关联规则挖掘的局限性，增强了模型的灵活性和实用性，有助于从海量数据中提取出真正有价值的模式，为商业决策和用户服务提供了更加精细化的支持。