Apriori 是一种广度优先算法，通过多次扫描数据库来获取支持度大于最小支持度的频繁项集。它的理论基础是频繁项集的两个单调性原则：频繁项集的任一子集一定是频繁的；非频繁项集的任一超集一定是非频繁的。晦涩的理论我这里就不多写了，有兴趣的可以去看论文。我把里面的例子给翻译一下，图文并茂，简明易懂。
某数据库 DB 里有 4 条事务记录，取最小支持度（min support）为 0.5，则计算频繁项集的过程如下：

TID Items 100 A, C, D 200 B, C, E 300 A, B, C, E 400 B, E	扫描DB	Itemset Support {A} 2 (0.5) {B} 3 (0.75) {C} 3 (0.75) {D} 1 (0.25) {E} 3 (0.75)	取满足 最小支持度 项集	Itemset Support {A} 2 {B} 3 {C} 3 {E} 3
Itemset {A, B} {A, C} {A, E} {B, C} {B, E} {C, E}	扫描DB	Itemset Support {A, B} 1 (0.25) {A, C} 2 (0.5) {A, E} 1 (0.25) {B, C} 2 (0.5) {B, E} 3 (0.75) {C, E} 2 (0.5)	取满足 最小支持度 项集	Itemset Support {A, C} 2 {B, C} 2 {B, E} 3 {C, E} 2
Itemset {A, B, C} {A, B, E} {A, C, E} {B, C, E}	扫描DB	Itemset Support {A, B, C} 1 (0.25) {A, B, E} 1 (0.25) {A, C, E} 1 (0.35) {B, C, E} 2 (0.5)	取满足 最小支持度 项集	Itemset Support {B, C, E} 2 (0.5)

如上可以看出，在海量数据的情况下，Apriori 算法的运算过程有 2 个问题：

1. 需要多次扫描数据库，时间成本很高；
2. 运算过程中需要产生大量的候选集，空间成本也非常高。

针对 Apriori 算法所做的改进也基本上是围绕着解决这两个问题进行的，如在扫描DB前首先进行以便事务合并和压缩，数据分区或抽样等。

Weka 里有 Apriori 算法的 Java 实现，非常值得一看。

貌似 wikipedia 已经解封了，呵呵！

预报：关联规则(3)，关于 FP-Growth 算法。