<span style="font-size:18px;">伪代码描述：  
 // 找出频繁 1 项集  
     L1 =find_frequent_1-itemsets(D);   
     For(k=2;Lk-1 !=null;k++){  
// 产生候选，并剪枝  
        Ck =apriori_gen(Lk-1 );   
// 扫描 D 进行候选计数  
        For each 事务t  in D{   
            Ct =subset(Ck,t); // 得到 t 的子集  
            For each 候选 c 属于 Ct  
                c.count++;  
        }  
        //返回候选项集中不小于最小支持度的项集  
        Lk ={c 属于 Ck | c.count>=min_sup}  
}  
Return L= 所有的频繁集；  
第一步：连接（join）  
Procedure apriori_gen (Lk-1 :frequent(k-1)-itemsets)  
      For each 项集 l1 属于 Lk-1  
         For each 项集 l2 属于 Lk-1  
            If( (l1 [1]=l2 [1])&&( l1 [2]=l2 [2])&& ……&& (l1 [k-2]=l2 [k-2])&&(l1 [k-1]<l2 [k-1]) )   
then{  
                    c = l1 连接 l2    // 连接步：产生候选  
                  //若k-1项集中已经存在子集c则进行剪枝  
                   if has_infrequent_subset(c, Lk-1 ) then  
                       delete c; // 剪枝步：删除非频繁候选  
                   else add c to Ck;  
                   }  
          Return Ck;  
第二步：剪枝（prune）   
 Procedure has_infrequent_sub (c:candidate k-itemset; Lk-1 :frequent(k-1)-itemsets)  
         For each (k-1)-subset s of c  
            If s 不属于 Lk-1 then  
               Return true;  
        Return false;  </span>

总结：

①Apriori算法的缺点：(1)由频繁k-1项集进行自连接生成的候选频繁k项集数量巨大。(2)在验证候选频繁k项集的时候需要对整个数据库进行扫描，非常耗时。

??②网上提到的频集算法的几种优化方法：1.?基于划分的方法。2.?基于hash的方法。3.?基于采样的方法。4.?减少交易的个数。

???我重点看了“基于划分的方法”改进算法，现在简单介绍一下实现思想：

基于划分(partition)的算法，这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并?对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。

其中，partition算法要注意的是分片的大小选取，要保证每个分片可以被放入到内存。当每个分片产生频集后，再合并产生产生全局的候选k-项集。若在多个处理器分片，可以通过处理器之间共享一个杂凑树来产生频集。