Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物篮分析 (Market Basket analysis)，eg：“尿布和啤酒”。
关联规则：关联规则是形如X→Y的蕴涵式，表示通过X可以推导“得到”Y。
支持度：事件A和事件B同时发生的概率。
置信度：发生事件A的基础上发生事件B的概率，即条件概率。
强规则：同时满足最小支持度和最小置信度的规则。
频繁集：支持度大于等于最小支持度的的项集，表示为L（k）。频繁集的子集一定是频繁集。
频繁k项集：包含k个元素的事件A。
挖掘过程：
第一，找出所有的频繁项集；
第二，由频繁项集产生强规则。
Apriori算法采用连接步和剪枝步两种方式来找出所有的频繁项集。
1） 连接步
为找出Lk（所有的频繁k项集的集合），通过将Lk-1（所有的频繁k-1项集的集合）与自身连接产生候选k项集的集合。候选集合记作Ck。设l1和l2是Lk-1中的成员。记li[j]表示li中的第j项。假设Apriori算法对事务或项集中的项按字典次序排序，即对于（k-1）项集li，li[1]<li[2]<……….<li[k-1]。将Lk-1与自身连接，如果(l1[1]=l2[1])&&( l1[2]=l2[2])&&……..&& (l1[k-2]=l2[k-2])&&(l1[k-1]<l2[k-1])，那认为l1和l2是可连接。连接l1和l2 产生的结果是{l1[1],l1[2],……,l1[k-1],l2[k-1]}。
2） 剪枝步
CK是LK的超集，也就是说，CK的成员可能是也可能不是频繁的。通过扫描所有的事务（交易），确定CK中每个候选的计数，判断是否小于最小支持度计数，如果不是，则认为该候选是频繁的。为了压缩Ck,可以利用Apriori性质：任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的，反之，如果某个候选的非空子集不是频繁的，那么该候选肯定不是频繁的，从而可以将其从CK中删除。
（Tip：为什么要压缩CK呢？因为实际情况下事务记录往往是保存在外存储上，比如数据库或者其他格式的文件上，在每次计算候选计数时都需要将候选与所有事务进行比对，众所周知，访问外存的效率往往都比较低，因此Apriori加入了所谓的剪枝步，事先对候选集进行过滤，以减少访问外存的次数。）
Apriori核心算法过程如下：
- 过单趟扫描数据库D计算出各个1项集的支持度，得到频繁1项集的集合。
- 连接步：为了生成，预先生成,由2个只有一个项不同的属于的频集做一 个（k-2）JOIN运算得到的。
- 剪枝步：由于是的超集，所以可能有些元素不是频繁的。在 潜在k项集的某个子集不是中的成员是，则该潜在频繁项集不可能是频繁的可以从中移去。
- 通过 单趟扫描数据库D，计算中各个项集的支持度，将中不满足支持度的项集去掉形成。
通过迭代循环，重复步骤2～4，直到有某个r值使得为空，这时算法停止。在剪枝步中的每个元 素需在交易数据库中进行验证来决定其是否加入，这里的验证过程 是算法性能的一个瓶颈。这个方法要求多次扫描可能很大的交易数据库。可能产生大量的候选集，以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。
