어떤 단어의 군집을 A, A와 관계있는 단어는 B라고 할 때, 지지도는 support(A⇒B)=Pr(A∩B)로 전체 문서들 중 A와 B가 동시에 나타난 문서 비율이다. 신뢰도는 confidence(A⇒B)=Pr(A∩B)/Pr(A)로 A와 B사이 관계의 강도를 나타내는 지표이다. 향상도는 lift(A⇒B)=Pr(A∩B)/[Pr(A)×Pr(B)]로 A와 B가 동시에 나타날 때의 확률의 비율이다.
어떤 단어의 군집을 A라고하고, 이 단어의 군집과 밀접한 관계를 갖는 어떤 단어를 B라고 할 때, 지지도는 support(A⇒B)=Pr(A∩B)로 나타낼 수 있으며, 이를 문장으로 표현해보면 지지도란 전체 데이터, 즉 연구의 분석에 사용된 전체 문서들 중 A와 B가 동시에 나타난 문서의 비율이다. 따라서 이 수치는 ‘A가 나타나는 문서에는 B가 나타난다’라는 결론을 위해서 가장 기본적인 정보라고 할 수 있다. 다음으로 신뢰도는 confidence(A⇒B)=Pr(A∩B)/Pr(A)로 나타낼 수 있으며, 앞의 지지도에서 한걸음 더 나아가 조건부확률의 개념을 활용하여 A와 B사이의 관계가 얼마나 강한지를 나타내는 지표이다. 마지막으로 향상도란 앞의 두 가지 개념을 합쳐서 보다 정확한 정보를 드러내고자 만들어진 지표인데, lift(A⇒B)=Pr(A∩B)/[Pr(A)×Pr(B)]라고 나타낼 수 있으며, 개념적으로는 A와 B가 동시에 나타나는 확률과 A와 B가 아무런 관계도 없다고 가정한 상태에서 동시에 나타날 때의 확률의 비율이라고 할 수 있다 (Hahsler et al., 2005). 따라서 A와 B의 관계가 우연이 아닐수록 향상도는 크게 나타나게 될 것이며, 만약 향상도가 1이라면 A와 B는 독립적인 관계를 갖는다고 결론지을 수 있다. 물론 이 분석은 기본적으로 두개의 단어 집단이 동시에 나타나는 확률을 분석하는 것이므로 A와 B가 깊은 관련성을 가진다는 사실이 어떤 종류의 인과관계로 해석되어서는 안될 것이다.