关联规则学习
關聯規則學習（英語：Association rule learning）是一種在大型資料庫中發現變數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辨識資料庫中發現的強規則。  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資料中產品之間的規律性。例如，從銷售資料中發現的規則 {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。此類資訊可以作為做出促銷定價或產品置入等行銷活動決定的根據。除了上面購物籃分析中的例子以外， 關聯規則如今還被用在許多應用領域中，包括網路用法挖掘、入侵檢測、連續生產及生物資訊學中。與序列挖掘相比，關聯規則學習通常不考慮在事務中、或事務間的專案的順序。