Machine Learning: Association Rules

Association rules sind ein Machine Learning-basierter Ansatz zum Mining von Relationen in Daten. Die Market Basket Analysis verwendet zum Beispiel Association Rule Mining, um Produkte zu identifizieren, die häufig zusammen gekauft werden (“Co-Occurrence” als Assoziation). Wir können Association Rules Mining als Data Mining betrachten und damit als Teil von Data Science. Association Rules werden aber nicht nur für Warenkörbe verwendet, sondern für viele verschiedene Transaktions-Daten, zum Beispiel auch für Web Usage Mining. Häufig werden im Association Rule Mining große Datenmengen untersucht, wobei die einzelnen Observationen nur wenig Daten enthalten (“sparse data“).

Metriken

Das Ergebnis von Association Rules Mining wird in Regeln ausgegeben, die folgendermaßen aussehen:

  • Regel
  • Support
  • Confidence
  • Lift

Eine Regel geht von einer Richtung in eine andere, also [Item1] => [Item2].