参考回答：
1）Apriori原理
如果一个项集是频繁的，则它的所有子集一定也是频繁的；相反，如果项集是非频繁的，则它的所有超集也一定是非频繁的。
2）发现频繁项集
假定事务总数为N，支持度阈值是minsup，发现频繁项集的过程如下（理论上，存在许多产生候选项集的方法，本例使用支持度阈值来产生）：
①初始时每个项都被看作候选1-项集。计数对它们的支持度之后，将支持度少于阈值的候选项集丢弃，生成频繁1-项集。
②在第二次迭代，依据Apriori原理（即所有非频繁的1-项集的超集都是非频繁的），仅使用频繁1-项集来产生候选2-项集。此时生成的候选2-项集有多个，将支持度少于阈值的候选项集丢弃，生成频繁2-项集。
③经过多次迭代，每次用上一次生成的频繁n-项集产生新的候选(n+1)-项集，直至没有发现频繁(n+1)-项集，则得到的频繁n-项集就是最终结果。
3）发现关联规则
发现关联规则是指找出支持度大于等于minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则，其中minsup和minconf是对应的支持度阈值和置信度阈值。
