在关联规则挖掘中，以下哪个度量指标常用于衡量关联规则的强度和重要性（）
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在关联规则挖掘中，以下哪个度量指标常用于衡量关联规则的强度和重要性（）
旨在发现大规模数据集中变量之间的关系。它主要用于分析和识别项集之间的有趣关系，尤其在市场篮子分析中非常常见。
重要指标:
- 支持度（Support）：项集在数据集中出现的频率。支持度公式为：
Support(A)=频繁项集A出现的次数/总交易数Support(A)=总交易数频繁项集A出现的次数 -
置信度（Confidence）：给定项集A，项集B在A出现时出现的概率。置信度公式为：
Confidence(A⇒B)=Support(A∪B)/Support(A) -
提升度（Lift）：衡量项集A和B之间关联强度的指标。提升度公式为：
Lift(A⇒B)=Confidence(A⇒B)/Support(B)
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