Mặc dù mô hình luật kết hợp có ưu điểm là cho phép việc tạo ra một cách không giám sát các luật thể hiện những khuynh hướng kéo theo trong dữ liệu nhưng lại có nhược điểm là tạo ra một số lượng quá lớn các luật. Để giúp người sử dụng (người ra quyết định hay chuyên gia phân tích dữ liệu) dễ dàng hơn trong việc tìm kiếm các luật kết hợp hấp dẫn nhất hay tốt nhất từ hàng nghìn luật hiện có, bài báo này thực hiện đánh giá việc phân cụm các độ đo lợi ích dựa trên ma trận giá trị tương tác. Các kết quả của nghiên cứu này gồm: xây dựng được ma trận giá trị tương tác các độ đo lợi ích dựa trên ma trận giá trị tương quan; phân cụm ma trận giá trị tương tác; chọn được số phân cụm tốt; chọn ra độ đo đại diện có chất lượng tốt; rút ra các luật tốt nhất dựa vào các độ đo đại diện. Việc chọn ra các luật chất lượng tốt (tri thức tốt) giúp các chuyên gia có thêm một kênh thông tin tốt trong khi hậu xử lý các luật kết hợp.