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Definition - Was bedeutet Interestingness Discovery?
Die Interestingness Discovery ist ein Prozess, der beim Data Mining und der Knowledge Discovery eingesetzt wird, um den Nutzen von Mustern zu klassifizieren.
Viele verschiedene Muster wie Kundenausgaben und soziale Trends werden beim Data Mining häufig entdeckt, aber die Relevanz, Nützlichkeit oder Nützlichkeit dieser Muster hängt von ihrer Interessiertheit ab.
Das Auffinden von Interesse oder das Messen von Interesse ist die Technik, die verwendet wird, um die Anzahl der zu berücksichtigenden Muster einzugrenzen, da die meisten von ihnen bereits als zu offensichtlich oder sogar irrelevant befunden oder angesehen wurden.
Techopedia erklärt Interestingness Discovery
Ein häufiges Problem auf dem Gebiet der Wissensentdeckung ist die ordnungsgemäße Klassifizierung und Bestimmung der Nützlichkeit und Nützlichkeit entdeckter Muster.
Die Interestingness Discovery soll dies durch die Verwendung von festgelegten Algorithmen ermöglichen, um die Nützlichkeit und Nützlichkeit eines bestimmten Musters durch seine Interessiertheit zu messen. Das Interesse wird durch die Messung des Interesses entdeckt, die in zwei Kategorien unterteilt ist: objektive Messungen, die auf den Eigenschaften der entdeckten Muster basieren, im Wesentlichen statistische Stärke; und subjektive Messung, die auf der Ansicht und Überzeugung des Analytikers in Bezug auf den bestimmten Bereich basiert, aus dem das Muster entdeckt wurde.
Die Interessantheit des Musters bestimmt, ob es neu und nützlich ist. oder einfach interessant, oder wenn es alt ist, zu offensichtlich oder irrelevant.
