Descripción: Las Reglas de Asociación Temporales son un conjunto de principios que permiten identificar patrones y relaciones entre elementos en un conjunto de datos a lo largo del tiempo. Estas reglas son fundamentales en el ámbito del aprendizaje no supervisado, donde el objetivo es descubrir estructuras subyacentes en los datos sin la guía de etiquetas predefinidas. A diferencia de las reglas de asociación tradicionales, que se centran en la co-ocurrencia de elementos en un mismo conjunto de datos, las reglas temporales consideran la secuencia y el tiempo en el que ocurren los eventos. Esto permite a los analistas entender cómo las interacciones entre elementos evolucionan y se relacionan a lo largo de diferentes períodos. Las características principales de estas reglas incluyen la identificación de patrones de comportamiento, la detección de tendencias y la predicción de eventos futuros basados en datos históricos. Su relevancia radica en su capacidad para proporcionar información valiosa en diversos campos, como el marketing, la salud y la seguridad, donde comprender la dinámica temporal de los datos puede llevar a decisiones más informadas y efectivas.
