Apriori算法是一種用於關聯規則挖掘的經典算法，主要用於發現大數據集中項集之間的關聯關係。
Apriori算法的核心思想是利用頻繁項集的性質來減少搜尋空間，從而提高算法的效率。在Apriori算法中，首先找出所有頻繁項集，即那些支持度（項集在數據集中出現的頻率）超過預定義閾值的項集。然後，從這些頻繁項集中生成關聯規則，並計算這些規則的置信度（在包含規則中項的事務中，同時包含規則右側項的事務的比例）。
Apriori算法的特點包括使用逐層搜尋的疊代方法，以及基於Apriori原理（如果一個項集是頻繁的，那麼它的所有子集也是頻繁的；反之，如果一個項集是非頻繁的，那麼它的所有超集也是非頻繁的）來剪枝，減少搜尋空間。
Apriori算法已經被廣泛套用於多個領域，包括市場籃分析、推薦系統、網路安全、入侵檢測、移動通信等。儘管Apriori算法在關聯規則挖掘中非常有效，但它也面臨一些挑戰，例如需要多次掃描資料庫、產生大量的中間項集等。為了克服這些挑戰，研究人員提出了許多改進算法，如FP-Growth等，這些算法通過不同的方式最佳化了頻繁項集的發現過程。