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연관 규칙
연관 규칙 학습은 대규모 거래 데이터셋 내에서 동시 발생 패턴, 즉 'X이면 Y'라는 함의를 발견하는 비지도 학습 기법입니다. 원래 Agrawal, Imielinski, Swami(1993)에 의해 슈퍼마켓 장바구니 분석을 위해 형식화되었으며, 현재는 전자상거래 추천, 보건 정보학, 생물정보학, 행동 연구 등에서 널리 응용되고 있습니다.
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출처
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Association Rule Learning (Market Basket Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/association-rules
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