如何利用关联规则apriori的结果给规则打分

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和各位大牛讨论一个问题：
我在做文本挖掘，每次提取一段时间的搜索日志，数据清洗之后，用apriori算法，会得到如“联想-华为”，“腾讯-百度”这样的规则。
每个规则都有相关指标如Lift,Support,Confidence,Transaction Count。
我想给这些规则打一个分数R，用来做排序，比如如果R(联想-华为)>R（联想-神州数码），那么我就认为“联想-华为”这条规则更重要。
这个分数是用上述哪个指标，或者哪些指标折算来比较合理呢？
我现在倾向于使用transcation count/sample size，因为这样来的最直接，不知还有更合适的吗？
望不吝赐教！

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关键词：Apriori Priori PRIOR 关联规则 Rio 百度 神州数码 腾讯 联想 华为

没人理，我悬赏还不行么？怎么设置悬赏啊？

好吧  支持你一下。

谢谢分享

。。。。。。

在一般情况下利用lift规则的提升度来进行衡量吧！

用lift（提升度）！lift>1为正关联（值越大关联越强）  lift<1为负关联（值越小关联越强）  lift=1为无关联！
希望能帮到你！

你用transcation count/sample size，还不如直接用support！

lift=p(a|b)/p(a)如果大于1说明在推销B的情况下载推销A的情况比直接推销A好，LIFT越大越好