Machine learningMachine learning
アソシエーションルール
アソシエーションルール学習は、大規模なトランザクションデータセット内における共起パターン、すなわち「もしXならばY」という含意を発見する教師なし手法です。元々はAgrawal、Imielinski、およびSwami (1993)によってスーパーマーケットのバスケット分析のために定式化されましたが、現在ではeコマースのレコメンデーション、医療情報学、バイオインフォマティクス、行動研究など、幅広い分野で応用されています。
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出典
- Agrawal, R., Imielinski, T., & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 207–216. DOI: 10.1145/170035.170072 ↗
- Tan, P.-N., Steinbach, M., Karpatne, A., & Kumar, V. (2018). Introduction to Data Mining (2nd ed., Ch. 5). Pearson. ISBN: 978-0-13-312890-1
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Association Rule Learning (Market Basket Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/association-rules
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