关联规则挖掘：一种数据挖掘方法，用来从大量数据中发现“如果发生A，往往也会发生B”这类共现关系与规则（常见于购物篮分析、推荐系统、日志分析等）。常用指标包括支持度（support）、置信度（confidence）和提升度（lift）。也可用于更广义的“关联分析”。
/əˌsoʊsiˈeɪʃən ruːl ˈmaɪnɪŋ/
Many retailers use association rule mining to find products that are often bought together.
许多零售商使用关联规则挖掘来找出经常被一起购买的商品。
By applying association rule mining to clickstream data, the team discovered that users who read tutorials often later sign up for the newsletter.
通过对点击流数据应用关联规则挖掘，团队发现阅读教程的用户往往随后会订阅新闻邮件。
“Association”来自拉丁语 associare（联合、结伴），强调事物之间的联系；“rule”表示可表达为“如果…则…”的规律；“mining”原意为采矿，在计算机领域引申为“从海量数据中‘挖掘’信息”。该术语在1990年代的数据挖掘研究中广泛流行，尤其与购物篮分析场景紧密相关。
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