關聯規則學習

關聯規則學習  是一種在大型數據庫中發現變量之間的有趣性關係的方法 。 它的目的是利用一些有趣性的量度來識別數據庫中發現的強規則 。 基於強規則的概念 ， Rakesh Agrawal等人引入了關聯規則以發現由超市的POS系統記錄的大批交易數據中產品之間的規律性 。 例如 ， 從銷售數據中發現的規則 { 洋蔥, 土豆 } → { 漢堡 } 會表明如果顧客一起買洋蔥和土豆 ， 他們也有可能買漢堡的肉 。 此類信息可以作爲做出促銷定價或產品 - { zh - cn: 植入; zh - tw: 置入; } - 等營銷活動決定的根據 。 除了上面中的例子以外 ， 關聯規則如今還被用在許多應用領域中 ， 包括 、 入侵檢測 、 及生物信息學中 。 與相比 ， 關聯規則學習通常不考慮在事務中 、 或事務間的項目的順序 。