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本文介绍了四种基于用户知识的主观兴趣度度量，即规则确定性、条件意外性、结果意外性和二者意外性，并对它们的算法进行了改进。最后提出了一个交互的模型来帮助用户发现有趣的关联规则。该模型通过用户的交互参与，了解用户所知道的领域知识，在此基础上分析所挖掘的关联规则，计算出它们的主观兴趣度，然后通过可视化的方式显示给用户，使用户能快速容易地找到感兴趣的规则。该模型由三个组件组成：用户知识说明组件、兴趣度分析组件和可视化组件。用户知识说明组件允许用户详细说明他现有的知识；兴趣度分析组件根据用户的说明来分析规则，并发现有趣的规则；可视化组件则为用户提供一个友好的界面，显示分析的结果。