Có hai cách tiếp cận để xác định sự hỗ trợ mong đợi của một mẫu bằng cách sử dụng (hệ thống phân cấp khái niệm và cách tiếp cận dựa trên vùng lân cận được gọi là liên kết gián tiếp.
Kỳ vọng hỗ trợ dựa trên phân cấp khái niệm
Chỉ các biện pháp khách quan không thể đủ để loại bỏ các mô hình không thường xuyên không đáng quan tâm. Ví dụ, hãy coi bánh mì và máy tính xách tay là những món thường xuyên. Mặc dù tập phổ biến {bread, Iaptop conputer} không thường xuyên và có thể có tương quan nghịch, nhưng điều này không hấp dẫn vì việc thiếu hỗ trợ của chúng dường như rõ ràng đối với các chuyên gia tên miền. Do đó, cần phải có một cách tiếp cận chủ quan để quyết định hỗ trợ dự kiến để ngăn chặn việc tạo ra các mô hình không thường xuyên như vậy.
Kỳ vọng hỗ trợ dựa trên liên kết gián tiếp
Hãy xem xét một cặp mặt hàng, (a, b), được khách hàng mua đặc biệt. Nếu a và b là các mặt hàng không liên quan, bao gồm cả bánh mì và đầu phát DVO, thì khả năng hỗ trợ của chúng sẽ thấp. Nói cách khác, nếu a và b là các mục có liên quan thì mức độ hỗ trợ của chúng sẽ cao. Hỗ trợ mong đợi đã được tính toán trước đó bằng cách sử dụng hệ thống phân cấp khái niệm. Điều này cho thấy một cách tiếp cận để quyết định mức hỗ trợ dự kiến giữa một cặp mặt hàng bằng cách xem các mặt hàng khác thường được mua cùng với hai mặt hàng này.
Ví dụ:hãy xem những khách hàng mua túi ngủ cũng bị ảnh hưởng đến việc mua các vật dụng cắm trại khác, trong khi những người mua máy tính để bàn cũng bị ảnh hưởng khi mua các phụ kiện máy tính khác bao gồm chuột quang hoặc máy in. Do không có mặt hàng nào khác được mua thường xuyên cùng với túi ngủ và máy tính để bàn, nên khả năng hỗ trợ cho các mặt hàng không liên quan này là thấp.
Nói cách khác, hãy cân nhắc rằng chế độ ăn kiêng và nước ngọt thông thường được mua cùng với khoai tây chiên và bánh quy. Ngay cả khi không sử dụng hệ thống phân cấp khái niệm, cả hai mục đều được mong đợi có mức độ liên quan vừa phải và mức độ hỗ trợ của chúng phải cao. Do mức hỗ trợ thực tế của chúng thấp, chế độ ăn kiêng và nước ngọt thông thường tạo thành một mô hình ấn tượng không thường xuyên. Các mẫu như vậy được gọi là các mẫu liên kết gián tiếp.
Hiệp hội gián tiếp có một số ứng dụng như trong miền rổ thị trường, a và b có thể xác định các mặt hàng cạnh tranh bao gồm máy tính để bàn và máy tính xách tay. Trong khai thác văn bản, liên kết gián tiếp có thể được sử dụng để nhận ra các từ đồng nghĩa, trái nghĩa hoặc các từ được sử dụng trong nhiều ngữ cảnh. Ví dụ:với một bộ tệp, dữ liệu từ có thể liên quan gián tiếp đến vàng thông qua khai thác trung gian.