CARMA ノードは、アソシエーション・ルール検出アルゴリズムを使用して、データ内のアソシエーション・ルールを検出します。

アソシエーション・ルールは、以下のステートメント形式で記述します。

if  antecedent(s)  then  consequent(s)

例えば、Web 顧客がワイヤレス・カードおよびハイエンド ワイヤレス・ルータを購入する場合、ワイヤレス音楽サーバーを提案すれば、その顧客が購入する可能性も高いものになります。 CARMA モデルは、入力または対象フィールドを指定しなくても、データからルールのセットを抽出します。 つまり、生成したルールは広範囲に利用できるということです。 例えば、このノードが生成したルールは、この休暇シーズンに販売促進する項目が結果となる、商品またはサービス (前提条件) のリストを調べるのに利用できます。 watsonx.ai Studio使えば、どの顧客が先行製品を購入したかを判断し、後続製品の販売促進を目的としたマーケティング・キャンペーンを構築することができる。

要件。 Apriori とは異なり、CARMA ノードには Input フィールドも Target フィールドも必要ありません。 これは、アルゴリズムが機能する方法に不可欠であり、すべてのフィールドを Bothに設定して Apriori モデルを作成するのと同等です。 構築後にモデルをフィルタリングすることによって、どの項目が前提条件または結果としてのみ現れるか制御できます。 例えば、モデル・ブラウザーを使用して、この休暇シーズンに販売促進する項目を結果とする、商品またはサービス (前提条件) のリストを調べるのに利用できます。

CARMA ルールセットを作成するには、ID フィールドと 1 つ以上の内容フィールドを指定します。 ID フィールドの役割や測定の尺度はどれでもかまいません。 役割 None を持つフィールドは無視されます。 フィールド・タイプは、ノードを実行する前に完全にインスタンス化する必要があります。 Apriori のように、データはテーブル形式またはトランザクション形式が可能です。

利点 CARMA ノードは CARMA アソシエーション・ルール・アルゴリズムに基づいています。 Apriori とは対照的に、CARMA ノードは、前提条件サポートではなく、ルール・サポート (前提条件と結果の両方のサポート) の構築の設定ができます。 CARMA は複数の結果を持つルールも許可します。 Apriori のように、CARMA ノードによって生成されたモデルをデータ・ストリームに挿入して、予測を行なうことができます。