apriori:其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。經典的關聯規則資料探勘演算法apriori 演算法廣泛應用於各種領域，通過對資料的關聯性進行了分析和挖掘，挖掘出的這些資訊在決策制定過程中具有重要的參考價值。
apriori
演算法廣泛應用於商業中，應用於消費市場**分析中，它能夠很快的求出各種產品之間的**關係和它們之間的影響。通過資料探勘，市場商人可以瞄準目標客戶，採用個人**行市、最新資訊、特殊的市場推廣活動或其他一些特殊的資訊手段，從而極大地減少廣告預算和增加收入。
apriori算
法應用於網路安全領域，比如時候入侵檢測技術中。早期中大型的電腦系統中都收集審計資訊來建立跟蹤檔，這些審計跟蹤
的目的多是為了效能測試
或計費，因此對攻擊檢測提供的有用資訊比較少。它通過模式的學習和訓練可以發現網路使用者的異常行為模式。採用作用度的apriori演算法削弱了apriori演算法的挖掘結果規則，是網路入侵檢測系統
可以快速的發現使用者的行為模式，能夠快速的鎖定攻擊者，提高了基於關聯規則的入侵檢測系統的檢測性。
apriori
演算法應用於高校管理中。隨著高校貧困生人數的不斷增加，學校管理部門資助工作難度也越加增大。針對這一現象，提出一種基於資料探勘演算法的解決方法。將關聯規則的apriori演算法應用到貧困助學體系中，並且針對經典apriori挖掘演算法存在的不足進行改進，先將事務資料庫對映為乙個布林矩陣，用一種逐層遞增的思想來動態的分配記憶體進行儲存，再利用向量求"與"運算，尋找頻繁項集。實驗結果表明，改進後的apriori演算法在執行效率上有了很大的提公升，挖掘出的規則也可以有效地輔助學校管理部門有針對性的開展貧困助學工作。
apriori
演算法被廣泛應用於移動通訊領域。移動增值業務逐漸成為移動通訊市場上最有活力、最具潛力、最受矚目的業務。隨著產業的復甦，越來越多的增值業務表現出強勁的發展勢頭，呈現出應用多元化、營銷品牌化、管理集中化、合作縱深化的特點。針對這種趨勢，在關聯規則資料探勘中廣泛應用的apriori演算法被很多公司應用。依託某電信運營商正在建設的增值業務web資料倉儲平台，對來自移動增值業務方面的調查資料進行了相關的挖掘處理，從而獲得了關於使用者行為特徵和需求的間接反映市場動態的有用資訊，這些資訊在指導運營商的業務運營和輔助業務提供商的決策制定等方面具有十分重要的參考價值。
基本概念：
對於a->b
支援度：p(a ∩ b)，既有a又有b的概率
置信度：p(b|a)，在a發生的事件中同時發生b的概率 p(ab)/p(a)
k項集事件：如果事件a中包含k個元素
頻繁k項集：若a包含k個元素同時滿足最小支援度閾值的事件
強規則：同時滿足最小支援度閾值和最小置信度閾值的規則
演算法原理：
例子：
apriori演算法的基本過程是：
1、掃瞄一遍資料庫，得到一階頻繁項；
2、用一階頻繁項構造二階候選項；
3、掃瞄資料庫對二階候選項進行計數，刪除其中的非頻繁項，得到二階頻繁項；
4、然後構造三階候選項，以此類推，直到無法構造更高階的候選項，或到達頻繁項集的最大長度限制。
apriori演算法的示意流程如下圖所示：
演算法優缺點：
優點：簡單、易理解、資料要求低
缺點：需要多次掃瞄資料庫；生成大量備選項集；計數工作量太大
###########################r語言###########################
library(arules) #載入arules程式包
data(groceries) #呼叫資料檔案
frequentsets=eclat(groceries,parameter=list(support=0.05,maxlen=10)) #求頻繁項集#maxlen:頻繁項集最大數(候選群組最大成員數)
inspect(frequentsets[1:10]) #察看求得的頻繁項集
inspect(sort(frequentsets,by="support")[1:10]) #根據支援度對求得的頻繁項集排序並察看（等價於inspect(sort(frequentsets)[1:10]）
rules=apriori(groceries,parameter=list(support=0.01,confidence=0.01)) #求關聯規則
summary(rules) #察看求得的關聯規則之摘要
x=subset(rules,subset=rhs%in%"whole milk"&lift>=1.2) #求所需要的關聯規則子集
inspect(sort(x,by="support")[1:5]) #根據支援度對求得的關聯規則子集排序並察看
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