Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 -　（1） L1 = find_frequent_1-itemsets(D)　（2） for (k=2 Lk-1 ≠Φ　k++) { 　　（3） Ck = apriori_gen(Lk-1 ,min_sup)　　　（4） for each transaction t ∈ D {//scan D for counts 　　（5） Ct = subset(Ck,t) //get the subsets of t that are candidates 　　（6） for each candidate c ∈ Ct 　　（7） c.count++　　　（8） } 　　（9） Lk ={c ∈ Ck|c.count≥min_sup} 　　（10） } 　　（11） return L= ∪ k Lk