アフィニティルール（あふぃにてぃるーる）
最終更新：2026/4/28
アフィニティルールは、データマイニングにおいて、項目間の関連性を示すルールを抽出するための手法である。
別名・同義語 アソシエーションルール相関ルール
ポイント
アソシエーション分析の一種であり、購買データなどから「Aを購入した人はBも購入する」といった傾向を発見するのに用いられる。
アフィニティルールの概要
アフィニティルールは、データセット内の項目間の興味深い関係性や相関性を発見するために使用されるデータマイニング技術です。特に、大量のトランザクションデータ（例：スーパーマーケットの購買履歴、ウェブサイトのアクセスログ）から、特定のアイテムが一緒に購入される傾向や、特定の行動パターンを特定するのに役立ちます。
アフィニティルールの基本的な概念
アフィニティルールは通常、「もしXならばY」という形式で表現されます。ここで、XとYはアイテムの集合を表します。例えば、「もしパンと牛乳を購入したら、バターも購入する」というルールは、アフィニティルールの一例です。
アフィニティルールを評価するために、以下の3つの指標が一般的に使用されます。
- 支持度 (Support)：データセット全体の中で、XとYの両方を含むトランザクションの割合。
- 確信度 (Confidence)：Xを含むトランザクションの中で、Yも含むトランザクションの割合。
- リフト値 (Lift)：XとYが独立である場合に比べて、XとYが一緒に発生する頻度の高さ。
これらの指標を用いて、有用で興味深いアフィニティルールを特定します。
アフィニティルールの応用例
アフィニティルールは、様々な分野で応用されています。