Ассоциативное правило (Association Rule)

Пусть $I=i_1,i_2,i_3,\dots ,i_n$ — множество (набор) товаров, называемых элементами, а $D$ — множество транзакций $Т$, где каждая из них является набором элементов из $I,T\subseteq I$. Любая транзакция представляет собой бинарный вектор, где $t\left[k\right]=1$, если $i_k$ элемент присутствует в ней, иначе $t\left[k\right]=0$.

Мы говорим, что транзакция $T$ содержит $X$, некоторый набор элементов из $I$, если $X\subseteq T$. Ассоциативным правилом называется импликация $X\to Y$, где $X\subset I$, $Y\subset I$ и $X\cap Y=\varnothing$.

Ассоциативные правила эффективно используются в сегментации покупателей по поведению при покупках, анализе предпочтений клиентов, планировании расположения товаров в супермаркетах, кросс-маркетинге, адресной рассылке. Однако сфера применения этих алгоритмов не ограничивается торговлей. Их успешно применяют и в других областях: медицине, для анализа посещений веб-страниц (Web Mining), для анализа текста (Text Mining), для анализа данных по переписи населения, в анализе и прогнозировании сбоев телекоммуникационного оборудования и т.д.

Обработчик ассоциативные правила позволяет анализировать транзакционные данные в Loginom. С помощью описанных правил можно находить закономерности между связанными событиями. Подробнее о сфере применения и основных алгоритмах поиска в статье «Введение в анализ ассоциативных правил».