コンセプトí
図1に示すように、サポートのサポート：データセットA、B同時に発生頻度、すなわち、P（AB）=周波数（AB）/ N
図2に示すように、信頼度信頼度：Aが周波数Bに現れるは信頼P（A-> B）=周波数（AB）/周波数（A）、すなわち、発生します
図3に示すように、昇降リフト：左=支持体（AB）/担体（A）*サポート（B）
注：反応リフト相関関連を持ち上げ> 1と正の相関が高く、より高いリフト<1リフト= 1のことを示し、より低いおよびより高い負の相関を示すことを示してあり、AおよびBを支配します相関はなかったです。
たとえば、次のサポートAとの関連付けは、リフトは1.33> 1であり、支持体Bが0.5で発生し、支持体Aが0.3で表示され、Bは0.2であったルールその「A - > B」であるBにルール表示され、リフティング効果があります
図4に示すように、頻出集合：最小のサポート要件を満たすアイテムセット。
5、アソシエーションルールの2つのアイテム間に、強い関係があること
6自然：
アイテムセットが頻繁にある場合、それは頻繁にもすべてのサブセットです
アイテムのセットが頻繁でない場合、それは、すべての非頻出のスーパーセットBであります
C、アプリオリアルゴリズムは最小のサポート項目セットを満足すると、より大型のセットを形成するために、item要素の単一のセットから始まります