Apriori算法是一种发现频繁项集的基本算法，算法的思想主要就是使用一种称为逐层搜索的迭代方法，K项集用于探索（K+1）项集。

算法的伪代码如下：（具体实现正在进行中……）

输入：

• D：事务数据库
• min_sup：最小支持度阈值

输出：

• L，D中的频繁项集

方法：

1.      L1 =find_frequent_1-itemsets(D);   
2.      For(k=2;Lk-1 !=null;k++){  
3.         Ck =apriori_gen(Lk-1 );   
4.         For each 事务t  in D{   
5.             Ct =subset(Ck,t);
6.             For each 候选 c 属于 Ct  
7.                 c.count++;  
8.         }  
9.         Lk ={c 属于 Ck | c.count>=min_sup}  
10. }  
11. Return L= UkLk；  
13. Procedure apriori_gen (Lk-1 :frequent(k-1)-itemsets)  
14.       For each 项集 l1 属于 Lk-1  
15.          For each 项集 l2 属于 Lk-1  
16.             if( (l1 [1]=l2 [1])&&( l1 [2]=l2 [2])&& ……&& (l1 [k-2]=l2 [k-2])&&(l1 [k-1]<l2 [k-1]) )   
17.            {  
18.                     c = l1 连接 l2    // 连接步：产生候选  
19.              
20.                    if has_infrequent_subset(c, Lk-1 ) then  
21.                        delete c; // 剪枝步：删除非频繁候选  
22.                    else add c to Ck;  
23.              }  
24.           Return Ck;  
25. //使用先验知识
26.  Procedure has_infrequent_sub (c:candidate k-itemset; Lk-1 :frequent(k-1)-itemsets)  
27.          For each (k-1)-subset s of c  
28.             If s 不属于 Lk-1 then  
29.                Return true;  
30.         Return false; 

Apriori算法