Sobre técnicas de mineração de dados (data mining), considere a seguinte definição:

Seja A={a₁, a₂, a_m} um conjunto de literais chamados itens, D um banco de dados composto por um conjunto de transações T={t₁, t₂, t_n}, onde cada transação t_i é composta por um conjunto de atributos de A, isto é !$ t_i \subseteq A !$. Os itens de cada transação t_i estão em ordem lexicográfica e n representa o número total de transações. Um conjunto de itens !$ I \subset A !$ é chamado de um itemset, ou seja, um itemset é um subconjunto I de A, ordenado lexicograficamente, representando a ideia de conjunto de itens adquiridos em uma transação. Uma transação t_n contém um itemset I se !$ I \subseteq t_n !$. Considerando que LHS e RHS são itemset, uma é uma implicação na forma !$ LHS \Rightarrow RHS !$, em que !$ LHS \subset A !$, !$ RHS \subset A !$ e !$ LHS \cap RHS = \varnothing !$.

O nome da técnica de mineração de dados que preenche corretamente a lacuna na definição acima é: