Ý tưởng chính của thuật toán Apriori là: a. Tạo ra các tập phổ biến (thường xuyên) có 1 item, rồi tiếp đến là

Tạo ra các tập phổ biến (thường xuyên) có 1 item, rồi tiếp đến là 2 items, 3 items... cho đến khi chúng ta tạo ra tập phổ biến của mọi kích thước. Mỗi tập item được tạo ra phải được tính toán độ hỗ trợ và độ tin cậy. Tập k-item được tạo ra từ tập k-1 items. Tạo danh sách các item dự kiến của tập k-items bằng cách hợp từng đôi một tập k-1 items có trong danh sách.

Tạo ra các tập phổ biến (thường xuyên) có 1 item, rồi tiếp đến là 2 items, 3 items... cho đến khi chúng ta tạo ra tập phổ biến của mọi kích thước. Tập k item được tạo ra từ tập k-1 items. Tạo danh sách các item dự kiến của tập k-items bằng cách hợp từng đôi một tập k-1 items có trong danh sách. Loại bỏ các tập item không thỏa độ hỗ trợ và độ tin cậy

Tạo bảng chứa các item phổ biến, loại bỏ các item không phổ biến. Giả sử có k item là ứng viên. Tính các tập mục mà mỗi mục có số lượng phần tử là tổ hợp chập 1, 2, 3, … k của k item. Loại bỏ các item không thỏa mãn độ hỗ trợ và độ tin cậy.

Lần lượt tạo ra danh sách các item dự kiến của tập k-items bằng cách hợp từng đôi một tập k-1 items có trong danh sách. Loại bỏ các tập item không thỏa độ hỗ trợ và độ tin cậy.