Apriori 算法的频繁项集挖掘思路挺经典的,尤其是在做商品推荐或者用户行为时,真的蛮有用。像“面包”和“牛奶”常被一起买这种事儿,它能挖出来,精准还高效。挖掘过程就是反复扫描数据库,生成频繁项集,再搞出关联规则。嗯,支持度、可信度这两个参数你得搞清楚,不然调出来的规则不一定靠谱。算法逻辑其实不复杂,主要靠“非频繁的子集不频繁”这点剪枝,大大减少了无用计算。你要是做电商、金融、或者用户行为挖掘,这套方法还挺值得一试的。