The relational setting that we are

The relational setting that we are considering also brings additional challenges. For instance, let us consider the item-
set {(C.project = Y)}S.SID having a support of 67%. For a
lower support threshold this would be a frequent itemset,
but it is not necessarily an interesting one. Suppose that we also find that {(C.project = Y)} holds for 30% of the courses.
Depending on the connectedness of students and courses, a support of 67% could even be the expected value. For exam- ple, if students typically take one course then the expected support (if one assumes no bias) would be 30%. However, if they take two courses each, it rises to 51.2%, for three courses this becomes 66.1%, etc. So in the case of an average of three courses per student, a support of 67% is expected, and thus we could consider this pattern to be uninteresting. Hence, in
order to determine if {(C.project = Y)}S.SID is interesting, we
use the connections and the support in C.CID to compute the expected support of {(C.project = Y)}S.SID , and we discard
the itemset if its real support does not deviate substantially from its expected support.

Kết quả (Việt) 1:

Thiết lập quan hệ mà chúng tôi đang xem xét cũng mang lại những thách thức bổ sung. Ví dụ, chúng ta hãy xem xét mục-
thiết {(C.project = Y)}S.SID có một sự hỗ trợ của 67%. Cho một
thấp hỗ trợ ngưỡng này sẽ là một itemset thường xuyên,
nhưng nó là không nhất thiết phải là một thú vị nhất. Giả sử rằng chúng tôi cũng thấy rằng {(C.project = Y)} giữ 30% của các khóa học.
Tùy thuộc vào connectedness của sinh viên và các khóa học, một hỗ trợ 67% thậm chí có thể là giá trị kỳ vọng. Cho kỳ thi-ple, nếu học sinh thường tham gia một khóa học sau đó dự kiến sẽ hỗ trợ (nếu một giả định không thiên vị) sẽ là 30%. Tuy nhiên, nếu họ có hai khóa học mỗi, nó tăng lên đến 51.2%, các khóa học ba điều này trở nên 66,1%, vv. Như vậy trong trường hợp của một mức trung bình của các khóa học ba mỗi học sinh, dự kiến sẽ hỗ trợ một 67%, và do đó chúng tôi có thể xem xét mô hình này được uninteresting. Do đó, ở
để xác định nếu {(C.project = Y)}S.SID là thú vị, chúng tôi
sử dụng các kết nối và sự hỗ trợ trong C.CID để tính toán sự hỗ trợ dự kiến của {(C.project = Y)}S.SID, và chúng tôi loại bỏ
itemset nếu hỗ trợ thực sự không đi chệch đáng kể từ sự hỗ trợ dự kiến.

Kết quả (Việt) 2:

Thiết lập quan hệ mà chúng ta đang xem xét cũng mang lại những thách thức bổ sung. Ví dụ, chúng ta hãy xem xét các mục-
tập hợp {(C.project = Y)} S.SID có hỗ trợ 67%. Đối với một
ngưỡng hỗ trợ thấp hơn này sẽ là một tập phổ biến,
nhưng nó không nhất thiết phải là một trong những thú vị. Giả sử chúng ta cũng thấy rằng {(C.project = Y)} nắm giữ 30% của khóa học.
Tùy thuộc vào sự kết nối của sinh viên và các khóa học, hỗ trợ 67% thậm chí có thể là giá trị kỳ vọng. Ví dụ, nếu học sinh thường mất một khóa học sau đó sự hỗ trợ dự kiến (nếu giả định không thiên vị) sẽ là 30%. Tuy nhiên, nếu họ có mỗi hai khóa học, nó tăng lên đến 51,2%, trong ba khóa học này sẽ trở thành 66,1%, vv Vì vậy, trong trường hợp trung bình của ba khóa học mỗi học sinh, hỗ trợ 67% dự kiến, và do đó chúng ta có thể xem xét mô hình này là nhàm chán. Do đó, trong
để xác định xem {(C.project = Y)} S.SID là thú vị, chúng tôi
sử dụng các kết nối và hỗ trợ trong C.CID để tính toán hỗ trợ dự kiến của {(C.project = Y)} S. SID, và chúng tôi loại bỏ
các tập phổ biến nếu hỗ trợ thực sự của nó không chênh lệnh nhiều so hỗ trợ dự kiến của nó.