Definition

룰 기반 학습 방법(Rule-based Learning) 방법으로서 상품과 상품 사이에 어떤 연관이 있는지 찾아내는 알고리즘으로 기존에는 발견할 수 없었던 상품들간의 관계를 탐색할 수 있다.

• 연관의 정의

  - 얼마나(frequent) 같이 구매가 되는가?
  
  - A 아이템을 구매하는 사람이 B 아이템을 구매하는가? 
  

  라는 규칙을 찾아내는 형태로 어떤 상품들이 한 장바구니 안에 담기는 지 살피는 모습과 비슷하기 때문에 장바구니 분석으로도 불림

연관분석 규칙 평가 지표

• support(지지도) : A와 B를 동시에 포함하는 비율이 높아야 한다

For the rule $A\rightarrow B,$ $support(A)=P(A)$

• lift(향상도) : 주어진 규칙이 실제로도 의미가 있는지 알아보기 위하여 활용한다.

$lift(A\rightarrow B)=\frac{P(A,B)}{P(A)\cdot P(B)}$ 두 사건이 동시에 얼마나 발생하는지 비율과 독립성 측정

• confidence(신뢰도) : A를 포함하는 거래 중, B가 포함된 비율이 높아야 한다

$confidence(A\rightarrow B)=\frac{P(A,B)}{P(A)}$

연관분석 규칙 생성

가능한 모든 경우의 수를 탐색해서 지지도, 신뢰되, 향상도가 높은 규칙들을 찾아내는 방식

연관분석의 문제점

아이템의 증가에 따른 규칙의 수의 증가가 기하급수적으로 증가하며 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Apriori 기법을 사용하였다.