支持度：就是一个元组在整个数据库中出现的概率。如上面的例子中
可信度：它是针对规则而言的。对于一般的规则，它的可信度 数据挖掘研究院
提高率（或者叫兴趣度）：对于上面的一个规则，我们可以发现，当我们从从数据库中直接取
S(A)=0.45。=p（condition and result）/p（condition）。例如有如下规则：If B and C then A。则它的可信度是：p（B and C and A）/p（B and C）=5%/15%=0.33。A的时候，概率是45%；可在我们的规则中，取到A的概率却只有33.3%。显然，这种情况是我们不愿意见到的，我们应该略去这样的一些规则。所以我们引入了兴趣度的概念，具体的公式如下：兴趣度=p(condition and result)/p(condition)*p(result)。当兴趣度大于1的时候，这条规则就是比较好的；当兴趣度小于1