Association analysis algorithms มี potential สร้าง patterns จำนวนมาก ตัวอย่าง แม้ data set มีแค่ 6 items สร้างได้ถึงพันกว่า association rules ที่ support และ confidence thresholds บางระดับ เนื่องจาก real commercial databases ใหญ่และมิติสูง อาจได้ thousands หรือ millions ของ patterns บางส่วนไม่น่าสนใจ
การ analytical ผ่าน patterns เพื่อหา interesting ones ไม่ใช่ trivial task เพราะ "ขยะของคนหนึ่งอาจเป็นขุมทรัพย์ของอีกคน" จำเป็นต้องสร้าง well-accepted criteria สำหรับ evaluate quality ของ association patterns
Criteria ชุดแรก: Statistical Arguments (ข้ออ้างทางสถิติ) − Patterns ที่มี mutually independent items หรือ cover หลาย transactions ถือว่า uninteresting เพราะอาจแทน spurious associations ในข้อมูล สามารถกรองได้โดย objective interestingness measure ที่ใช้ statistics จากข้อมูลตัดสินใจว่า pattern น่าสนใจหรือไม่ ตัวอย่าง measures: support, confidence, correlation
Criteria ชุดที่สอง: Subjective Arguments (ข้ออ้างเชิง主观) − Pattern ถือว่า subjectively uninteresting เว้นแต่จะ reveal unexpected knowledge หรือ provide actionable knowledge นำไปสู่ profitable actions ตัวอย่าง rule {Butter}→{Bread} อาจไม่น่าสนใจ แม้ support และ confidence สูง เพราะความสัมพันธ์ดู obvious ในทางกลับกัน rule {Diapers}→{Beer} น่าสนใจ เพราะความสัมพันธ์ไม่คาดคิด และช่วยแนะนำ cross-selling opportunity ใหม่ให้ retailers การ incorporate subjective knowledge ลงใน pattern evaluation เป็น complex task ต้องการ prior knowledge มากจาก domain experts
แนวทางหลายๆ สำหรับ incorporate biased knowledge ลงใน pattern discovery task:
Visualization (การแสดงภาพ) − ต้องการ user-friendly environment เก็บ human user ใน loop ให้ domain experts interact กับ data mining system โดย execute และ test discovered patterns
Template-based approach (แนวทางแบบเทมเพลต) − ให้ users constrain ประเภท patterns ที่ mining algorithm สร้าง แทนที่จะ document ทุก extracted rules คืนค่าเฉพาะ rules ที่ match user-specified template
Subjective interestingness measure (การวัดความน่าสนใจเชิง主观) − สร้าง subjective measure จาก domain knowledge เช่น concept hierarchy หรือ cost/benefit ของ items Measure ใช้ filter patterns ที่ obvious และ non-actionable
