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A New Probabilistic Measure of Interestingness for Association Rules, Based on the Likelihood of the Link

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Quality Measures in Data Mining

Part of the book series: Studies in Computational Intelligence ((SCI,volume 43))

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References

  1. R. Agrawal, T. Imielinski, and A. N. Swami. Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases. In Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pages 207-216, 1993.

    Google Scholar 

  2. Yves Bastide, Rafik Taouil, Nicolas Pasquier, Gerd Stumme, and Lofti Lakhal. Pascal : un algorithme d’extraction des motifs fréquents. Techniques et Science Informatiques, 21(21):65-95, 2002.

    Google Scholar 

  3. J. P. Bénzecri. Théorie de l’information et classification d’après un tableau de contingence. In L’Analyse des Donnnées, Tome 1: La Taxinomie, pages 207-236. Dunod, 1973.

    Google Scholar 

  4. J-M. Bernard and C. Charron. L’analyse implicative bayésienne, une méthode pour l’étude des dépendances orientées : Données binaires. Revue Mathématique Informatique et Sciences Humaines, 134:5-38, 1996.

    MATH  Google Scholar 

  5. C.L. Blake and C.J. Merz. UCI Repository of machine learning databases, 1998.

    Google Scholar 

  6. S. Brin, R. Motwani, and C. Silverstein. Beyond market baskets: generalizing association rules to correlations. In Proceedings of ACM SIGMOD’97, pages 265-276, 1997.

    Google Scholar 

  7. F. Daudé. Analyse et justification de la notion de ressemblance entre variables qualitatives dans l’optique de la classification hiérarchique par AVL. PhD thesis, Université de Rennes 1, juin 1992.

    Google Scholar 

  8. R. M. Goodman and P. Smyth. Information-theoretic rule induction. In ECAI 1988, pages 357-362, 1988.

    Google Scholar 

  9. R. Gras. Contribution à l’étude expérimentale et à l’analyse de certaines acquisitions cognitives et de certains objectifs didactiques en mathématiques. PhD thesis, Doctorat d’ État, Université de Rennes 1, octobre 1979.

    Google Scholar 

  10. R. Gras, P. Kuntz, and H. Briand. Les fondements de l’analyse statistique implicative et quelques prolongements pour la fouille des données. Revue Mathématique et Sciences Humaines, 154-155:9-29, 2001.

    MathSciNet  Google Scholar 

  11. R. Gras and A. Larher. L’implication statistique, une nouvelle méthode d’analyse de données. Mathématique Informatique et Sciences Humaines, 18(120):5-31, 1992.

    MathSciNet  Google Scholar 

  12. S. Guillaume. Traitement des données volumineuses. Mesures et algorithmes d’extraction de règles d’association et règles ordinales. PhD thesis, Université de Nantes, décembre 2000.

    Google Scholar 

  13. P. Jaccard. Nouvelles recherches sur la distribution florale. Bulletin de la Société Vaudoise en Sciences Naturelles, 44:223-270, 1908.

    Google Scholar 

  14. S. Lallich and O. Teytaud. Évaluation et validation de l’intérêt des règles d’association. In Mesures de Qualité pour la Fouille des Données, pages 193-218. Cépaduès, 2004.

    Google Scholar 

  15. R. Lehn. Un système interactif de visualisation et de fouille de règles pour l’extraction de connaissances dans les bases de données. PhD thesis, Institut de Recherche en Informatique de Nantes, Décembre 2000.

    Google Scholar 

  16. P. Lenca, P. Meyer, B. Vaillant, B. Picouet, and S. Lallich. Évaluation et analyse multicritère des mesures de qualité des règles d’association. In Mesures de Qualité pour la Fouille des Données, pages 219-245. Cépaduès, 2004.

    Google Scholar 

  17. I. C. Lerman. Justification et validité statistique d’une échelle [0,1] de fréquence mathématique pour une structure de proximité sur un ensemble de variables observées. Publications de l’Institut de Statistique des Universités de Paris, 29:27-57, 1984.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  18. I. C. Lerman. Foundations of the Likelihood Linkage Analysis (LLA) classification method. Applied Stochastic Models and Data Analysis, 7:63-76, 1991.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  19. I.C. Lerman. Sur l’analyse des données préalable à une classification automatique; proposition d’une nouvelle mesure de similarité. Mathématiques et Sciences Humaines, 8:5-15, 1970.

    MathSciNet  Google Scholar 

  20. I.C. Lerman. Classification et analyse ordinale des données. Dunod, 1981.

    Google Scholar 

  21. I.C. Lerman. Likelihood Linkage Analysis (LLA) classification method (Around an example treated by hand). Biochimie, 75:379-397, 1993.

    Article  Google Scholar 

  22. I.C. Lerman. Coefficient numérique général de discrimination de classes d’objets par des variables de types quelconques. Application des données génotypiques. Revue de Statistique Appliquée, in press, 2006.

    Google Scholar 

  23. I.C. Lerman, R. Gras, and H. Rostam. Élaboration et évaluation d’un indice d’implication pour des données binaires I et II. Revue Mathématique et Sciences Humaines, 74 and 75:5-35, 5-47, 1981.

    Google Scholar 

  24. J. Loevinger. A systematic approach to the construction and evaluation of tests of ability. Psychological Monographs, 61:1-49, 1947.

    Google Scholar 

  25. K. Pearson. On a criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can reasonably be supposed to have arisen from random sampling. Philosophical Magazine, 50 (5):157-175, 1900.

    Google Scholar 

  26. G. Piatetsky-Shapiro. Discovery, analysis, and presentation of strong rules. In Knowledge Discovery in Databases, pages 229-248. MIT Press, 1991.

    Google Scholar 

  27. P-N. Tan, V. Kumar, and J. Srivastava. Selecting the Right Interestingness Measure for Association Patterns. In Proceedings of the 8th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2002.

    Google Scholar 

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Lerman, IC., Azé, J. (2007). A New Probabilistic Measure of Interestingness for Association Rules, Based on the Likelihood of the Link. In: Guillet, F.J., Hamilton, H.J. (eds) Quality Measures in Data Mining. Studies in Computational Intelligence, vol 43. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-44918-8_9

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