項集是項的集合。包含k個項的項集成為k項集。項集的出現頻率是所有包含項集的事務計數，又稱為絕對支持度或支持度計數。如果項集I的相對支持度滿足預定義的最小支持度閾值，則I是頻繁項集。頻繁k項集通常記作k。
項集A、B同時發生的概率稱為關聯規則的支持度（也稱為相對支持度）。
項集A發生，則項集B發生的概率為關聯規則的置信度。
最小支持度是用戶或專家定義的衡量支持度的壹個閾值，表示項目集在統計意義上的最低重要性；最小置信度是用戶或專家定義的衡量置信度的壹個閾值，表示關聯規則的最低可靠性。同時滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值的規則稱為強規則。
項集A的支持度計數是事務數據集中包含項集A的事務個數，簡稱為項集的頻率或計數。
頻繁項集哦的所有非空自己也必須是頻繁項集。根據該性質可以得出：向不是頻繁項集I的項集中添加事務A，新的項集I U A壹定也不是頻繁項集。
1）找出所有的頻繁項集（支持度必須大於等於給丁的最小支持度閾值），在這個過程中連接步和剪枝步互相融合，最終得到最大頻繁項集Lk。
連接步的目的是找到K項集，對給定的最小支持度閾值，分別對1項候選集C1，剔除小於該閾值的項集得到1項頻繁項集L1；下壹步由L1自身連接產生2項候選集C2，保留C2中滿足約束條件的項集得到2項頻繁集，記為L2；再下壹步由L2與L3連接產生3項候選集C3，保留C2中滿足約束條件的項集得到3項頻繁集，記為L3···這樣循環下去，得到最大頻繁項集Lk。
剪枝步緊接著連接步，在產生候選項Ck的過程中起到減小搜索空間的目的。由於Ck是Lk-1與L1連接產生的，根據Apriori的性質頻繁項集的所有非空子集也必須是頻繁項集，所以不滿足該性質的項集不會存在於Ck中，該過程就是剪枝。
2）由頻繁項集產生強關聯規則：由過程1）可知未超過預定的最小支持度閾值的項集已被提出，如果剩下這些規則又滿足了預定的最小置信度閾值，那麽就挖掘出了強關聯規則。