Association Rule Mining (Birliktelik Kuralı Madenciliği)
Birliktelik Kuralı Madenciliği (Association Rule Mining), büyük veri setleri içindeki öğeler arasındaki ilişkileri, örüntüleri ve birlikte ortaya çıkma eğilimlerini keşfeden bir veri madenciliği yöntemidir. Bu teknik, belirli öğelerin bir arada bulunma sıklığını analiz ederek "Eğer X satın alınırsa, Y de satın alınır" gibi anlamlı kurallar çıkarır. 1993 yılında Agrawal ve Srikant tarafından geliştirilen Apriori algoritmasıyla önem kazanan bu yöntem, günümüzde e-ticaret öneri sistemlerinden ilaç araştırmalarına, siber güvenlikten finans sektörüne kadar geniş bir uygulama alanına sahiptir.
Algoritma üç temel metriğe dayanır: Destek (Support), güven (Confidence) ve kaldıraç (Lift). Destek, bir kuralın veri kümesinde ne sıklıkla geçerli olduğunu gösterir. Güven, öncül (antecedent) gerçekleştiğinde sonucun (consequent) ne kadar olasılıkla gerçekleşeceğini ifade eder. Lift ise kuralın rastlantısallığın ötesinde ne kadar anlamlı olduğunu ölçer; lift değeri 1'den büyükse öğeler arasında pozitif bir ilişki vardır.
Birliktelik kuralı madenciliğinin en tanınan uygulaması market sepeti analizidir (market basket analysis). Bir süpermarketin satış verilerini analiz ettiğinizde "bezle birlikte ıslak mendil de alınıyor" veya "bira alanlar cips de alıyor" gibi içgörüler elde edilebilir. Bu tür bilgiler raf düzeni optimizasyonu, çapraz satış stratejileri ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyalarında kritik rol oynar. Amazon, Netflix ve Spotify gibi platformlar da birliktelik kuralı ilkelerinden yararlanarak kişiye özel ürün ve içerik önerileri sunar. Yöntem, denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) kategorisinde değerlendirilir; önceden etiketlenmiş veriye gerek duymadan ham işlem kayıtlarından doğrudan anlam çıkarır.