半教師あり連想規則

半教師あり連想規則マイニングは、少量のラベル付きデータと、より大きなラベルなしデータセットを組み込むことで、古典的な連想規則学習を拡張するものです。既知のクラス情報やユーザー提供の制約を利用して、統計的に頻繁であり、かつ意味的にも意味のある規則の発見を導き、教師なしパターンマイニングと軽量な教師あり学習を橋渡しします。