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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Assoziationsregeln

verfasst von : David L. Olson, Georg Lauhoff

Erschienen in: Deskriptives Data-Mining

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Zusammenfassung

Die Assoziationsanalyse bezeichnet die Suche nach Korrelationen zwischen gemeinsam auftretenden Dingen. Der Zweck einer Assoziationsanalyse besteht also darin, Items z. B. einzelne Artikel eines Warenkorbs zu ermitteln, die das Auftreten anderer Waren innerhalb einer Transaktion implizieren.
Mit Assoziationsregeln wird versucht, Kombinationen von Dingen zu ermitteln, die häufig zusammen auftreten (Affinitätsanalyse). Dies ist auch die Grundlage der Warenkorbanalyse, die wir im Zusammenhang mit der Korrelation und dem Jaccard-Verhältnis erörtert haben. Assoziationsregeln gehen noch einen Schritt weiter, indem sie eine Form des maschinellen Lernens anwenden, von denen der Apriori-Algorithmus der häufigste ist.

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Literatur
Zurück zum Zitat Agrawal R, Imieliński T, Swami A (1993) Mining association rules between sets of items in large databases. In: Buneman P, Jajodia S (Hrsg) Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD international conference on management of data. Association for Computing Machinery, New York, S 207–216CrossRef Agrawal R, Imieliński T, Swami A (1993) Mining association rules between sets of items in large databases. In: Buneman P, Jajodia S (Hrsg) Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD international conference on management of data. Association for Computing Machinery, New York, S 207–216CrossRef
Zurück zum Zitat Aguinis H, Forcum LE, Joo H (2013) Using market basket analysis in management research. J Manag 39(7):1799–1824 Aguinis H, Forcum LE, Joo H (2013) Using market basket analysis in management research. J Manag 39(7):1799–1824
Zurück zum Zitat Lee DD, Seung HS (1999) Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. Nature 401:788–791CrossRef Lee DD, Seung HS (1999) Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. Nature 401:788–791CrossRef
Metadaten
Titel
Assoziationsregeln
verfasst von
David L. Olson
Georg Lauhoff
Copyright-Jahr
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-21274-1_5

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