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。
该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。
（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;
可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。