Învățarea regulilor de asociere este o metodă de învățare automată bazată pe reguli pentru a descoperi relații interesante între variabilele din bazele de date mari. Este destinată să identifice reguli puternice descoperite în bazele de date folosind unele măsuri de interes. Astfel de informații pot fi folosite ca bază pentru deciziile cu privire la activitățile de marketing, cum ar fi, de exemplu, prețurile promoționale sau plasările de produse. Din analiza coșului de piață, regulile de asociere sunt folosite astăzi în multe domenii de aplicații, inclusiv mineritul utilizării web, detectarea intruziunilor, producția continuă și bioinformatica. Spre deosebire de mineritul secvenței, învățarea regulilor de asociere nu ia în considerare, de obicei, ordinea elementelor fie într-o tranzacție, fie între tranzacții.
CUNOAȘTEREA ȘTIINȚIFICĂ, Volumul 1, Numărul 2, Decembrie 2022, pp. 52-63
ISSN 2821 – 8086, ISSN – L 2821 – 8086
Învățarea automată a regulilor de asociere în mineritul datelor (data mining)