1) interest rule
兴趣规则
1.
By correlation analysis and interest rule mining, an intelligent searching desktop model is designed.
以“行业概念语义网络模型”所采集、过滤以及分类后检索到的 Web页面为数据模型 ,进行关联分析和兴趣规则挖掘 ,设计出一个既可描述 Web页面链接结构信息特征 ,又能预测用户访问兴趣的智能检索桌面模型。
2) interestingness of rules
规则兴趣度
1.
Associative classification based on interestingness of rules;
基于规则兴趣度的关联分类
3) Rule Interestingness
规则兴趣性
4) interest rule tree
兴趣规则树
5) interestness association rules
兴趣关联规则
1.
At the end,the FP-growth algorithm is used to mine interestness association rules at an e-commerce site,and the effectness and feasibility is also detected.
针对Web访问信息的特征和现有数据挖掘方法的局限性,提出将传统数据挖掘算法改进后扩展应用于电子商务环境,实现对Web访问信息进行深层次分析以获取商业智能的思路,从实际应用的角度设计了一个基于Web访问信息挖掘的应用模型,给出了若干关键技术实现的方法,并用改进后的FP-growth算法对电子商务客户访问数据进行兴趣关联规则挖掘实验,验证了挖掘模型的可行性和有效性。
6) association rules interest measure
关联规则兴趣度
补充资料：共同兴趣
受众在接受新闻内容时, 引起关注的共同心理状态。衡量新闻价值的要素之一。
19世纪30年代，美国大众化报纸要求记者报道能引起社会大众共同感兴趣的事件,以提高新闻的阅读率,扩大报纸的发行量。西方新闻界由此提出了共同兴趣这个概念。
受众受阶级地位、政治观点的制约和年龄、职业、文化教养、经历、经验、爱好的影响，有不同兴趣。但作为社会的成员，也有共同兴趣，如对重大政治事件、重大发明创造、重大体育比赛以及突发性社会新闻等的报道，都能引起广大受众的共同关注。新闻内容受到关心的人数越多，关心的程度越大，就越能广泛传播，其新闻价值就越高。
在社会主义中国，人们有共同的利益，共同的理想和追求，因此，对客观事物的关注，有很多共同点。但是，不同层次的受众对各种客观事物的关注程度和兴趣也不尽相同。新闻工作者一方面要寻找受众关注和感兴趣的共同点,采写受众有共同兴趣的新闻；另一方面,还要满足不同层次受众的特殊需求。
新闻机构运用科学的方法进行受众调查，了解受众的共同兴趣和不同要求，是改进新闻报道的一种方法。
19世纪30年代，美国大众化报纸要求记者报道能引起社会大众共同感兴趣的事件,以提高新闻的阅读率,扩大报纸的发行量。西方新闻界由此提出了共同兴趣这个概念。
受众受阶级地位、政治观点的制约和年龄、职业、文化教养、经历、经验、爱好的影响，有不同兴趣。但作为社会的成员，也有共同兴趣，如对重大政治事件、重大发明创造、重大体育比赛以及突发性社会新闻等的报道，都能引起广大受众的共同关注。新闻内容受到关心的人数越多，关心的程度越大，就越能广泛传播，其新闻价值就越高。
在社会主义中国，人们有共同的利益，共同的理想和追求，因此，对客观事物的关注，有很多共同点。但是，不同层次的受众对各种客观事物的关注程度和兴趣也不尽相同。新闻工作者一方面要寻找受众关注和感兴趣的共同点,采写受众有共同兴趣的新闻；另一方面,还要满足不同层次受众的特殊需求。
新闻机构运用科学的方法进行受众调查，了解受众的共同兴趣和不同要求，是改进新闻报道的一种方法。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条