関連ルール学習は、関連ルール マイニングまたはアプリオリ アルゴリズムとも呼ばれ、大規模なデータセット内の変数間の関連を明らかにするデータ マイニング手法の一種です。このプロセスでは、異種の情報がリンクされ、データ ポイントのパターンやグループを研究して理解できるようになります。
アソシエーション ルール学習のアプリケーションは、マーケット バスケット分析、医療パターン認識、テキスト分析、小売店向けの推奨システムなど、多くの分野で見られます。互いに関連付けられたデータポイントは「アイテム」または「トランザクション」と呼ばれます。
アソシエーション ルール学習の目標は、どのアイテムやトランザクションが一緒に発生するか、または同時に発生するかを把握することです。これを行うために、アルゴリズムは大規模なトランザクションのセットを検査し、アイテム間の関係を説明できるルールを探します。各ルールには、相互に関連付けられた項目のグループである項目セットと、関連付けられた信頼レベルがあります。
アソシエーション ルールの学習に使用される最も一般的なアルゴリズムは、Apriori アルゴリズムです。このアルゴリズムは、まずデータセット内で特定のしきい値を超えて出現する単一アイテムを検索し、次に特定のしきい値を超えて一緒に出現するアイテムのペアを探すというように機能します。
Apriori アルゴリズムを使用すると、相関ルール学習により、大規模なデータセット内の重要な関係を迅速に発見できます。このプロセスは、小売店での顧客の購買行動の傾向を特定したり、医療患者間の隠れた関連性や相関関係を見つけたり、テキスト文書内のパターンを見つけたりするためによく使用されます。
全体として、相関ルール学習は、大規模なデータセット内の関係を明らかにするために使用される強力なデータ マイニング手法です。この手法は、マーケット バスケット分析からテキスト分析まで、さまざまなアプリケーションに使用できます。
