association rule：关联规则

关联规则（association rule）是在关系型数据库（relational database）或其它信息知识库中帮助发现看上去无关联的数据间关系的假设（如果…那么…）语句。举一个关联规则的例子：如果顾客买一打鸡蛋，有八成的可能他也会买牛奶。

　　关联规则（association rule）有两部分，前提（如果）和结果（那么）。前提是数据中发现的项。结果是在与前提的组合中发现的项。

　　关联规则（association rule）的创建通过分析数据的假设模式频率并运用支持度和信任度标准来断定最重要的关系。支持度显示该项出现在数据库中的频率。信任度显示验证为真实的假设语句数量。

　　在数据挖掘（data mining）中，关联规则（association rule）对于分析和预测顾客行为很有用。它们在购物篮数据分析、产品集群、分类设计和店铺布置上起重要作用。

　　程序员运用关联规则（association rule）来搭建能够进行机器学习的程序。机器学习是一种人工智能（AI），它力图不用确切编程就能搭建有更高效能的程序。

　　另见：数据疏浚（data dredging）、特设分析（ad-hoc analysis）

最近更新时间：2011-04-13 翻译：徐艳EN