Thuật toán Apriori

Thuật toán Apriori, được giới thiệu bởi Agrawal và Srikant vào năm 1994, là phương pháp nền tảng để khám phá các tập phổ biến (frequent itemsets) và luật kết hợp (association rules) trong cơ sở dữ liệu giao dịch. Nó sử dụng phương pháp tìm kiếm theo chiều rộng, từng cấp độ, được dẫn dắt bởi tính chất phản đơn điệu (anti-monotone property) của độ hỗ trợ (support) để liệt kê hiệu quả tất cả các tổ hợp mặt hàng cùng xuất hiện vượt trên ngưỡng tối thiểu do người dùng đặt ra, sau đó trích xuất các luật nếu-thì (if-then rules) có thể diễn giải từ các mẫu đó.