또한 , 빅 데이터 를 학습 할 때 연관 규칙 알고리즘 을 이용 할 수 있 다 . 연관 규칙 알고리즘 이 란 데이터 마이닝 분석 기법 중 하나 로 , 예 를 들 어 A 라는 상품 을 산 고객 은 B 라는 상품 을 살 확률 이 높 다는 연관 성 을 밝혀 주 는 알고리즘 이 다 . 즉 , A 라는 상품 과 B 라는 상품 의 상호 연관 규칙 을 찾 는 것 이 다 . 연관 분석 은 다른 데이터 마이닝 기법 과 비교 하 여 적용 이 쉽 고 의미 있 는 정보 제공 이 용이 하 다 . 연관 분석 은 지지 도 , 신뢰도 , 향상 도 등 의 평가 기준 을 기반 으로 하 여 각 항목 들 의 연관 성 을 찾아내 는데 이용 될 수 있 는데 , 연관 성 을 평가 하 기 위한 기준 으로 이 외 에 도 다양 한 평가 측도 가 개발 되 어 있 다 . 연관 규칙 평가 의 지지 도 ( Support ) 는 전체 고객 중 A , B , C 를 함께 구매 한 비율 을 의미 하 고 , IF A & B THEN C = P ( A ∩ B ∩ C ) 로 정의 된다 . 신뢰도 ( Confidence ) 는 , A , B 를 구매 한 고객 중 C 를 구매 한 고객 의 비율 을 의미 하 고 , IF A & B THEN C = P ( A ∩ B ∩ C ) / P ( A ∩ B ) 로 정의 된다 . 향상 도 ( Lift ) 는 A , B 를 구매 한 고객 중 에서 C 를 구매 한 고객 의 비율 을 전체 고객 중 에서 C 를 구매 한 고객 의 비율 로 나눈 값 으로 , IF A & B THEN C = P ( C | A ∩ B ) / P ( C ) 로 정의 된다 . 이 를 이용 하 여 , 통 합부 ( 330 ) 는 , 사업자 단말 ( 400 ) 의 업종 의 상품 항목 ( item ) 을 구매 한 사람 이 임의 의 업체 를 방문 할 확률 을 연관 규칙 의 신뢰도 를 통하 여 추정 할 수 있 고 , 신뢰도 등 의 지표 가 기 설정 된 생 업체 를 퍼센트 를 초과 하 는 업체 를 리스트 업 하 여 소비자 단말 ( 100 ) 로 제공 함 으로써 연관 된 상생 업체 를 확인 하 게 할 수 있 다 . 이때 , 로그 데이터 와 빅 데이터 를 이용 하 여 훈련 용 데이터 와 평가 용 데이터 를 분리 하 고 , 훈련 용 데이터 를 통하 여 연관 규칙 을 생성 하 고 구매 연관 규칙 및 비 구매 연관 규칙 으로 나누 어 학습 을 진행 하 고 , 평가 용 데이터 를 통하 여 구매 확률 을 예측 할 수 있 다 . 물론 , 상술 한 방법 이외 에 도 상생 업체 를 고르 는 방법 은 다양 할 수 있 으며 상술 한 방법 에 한정 되 지 않 는다 .