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假设给定如下电子商务网站的用户交易数据集，其中，定义最小支持度为2/9，即支持度计数为2，最小置信度为70%，现在要计算该数据集的关联规则，如表3-1所示。
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计算步骤如下所示。
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步骤1，根据Apriori算法计算频繁项集。
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1）计算频繁1项集。扫描交易数据集，统计每种商品出现的次数，选取大于或等于最小支持度的商品，得到了候选项集，如表3-2所示。
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2）根据频繁1项集，计算频繁2项集。首先将频繁1项集和频繁1项集进行连接运算，得到2项集，如下所示：
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扫描用户交易数据集，计算包含每个候选2项集的记录数，如表3-3所示。
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根据最小支持度，得到频繁2项集，如表3-4所示。
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3）根据频繁2项集，计算频繁3项集。首先将频繁2项集进行连接，得到{{I1,I2,I3},{I1,I2,I5},{I1,I3,I5},{I2,I3,I4},{I2,I3,I5},{I2,I4,I5}}，然后根据频繁项集定理进行剪枝，即频繁项集的非空子集必须是频繁的，{I1,I2,I3}的2项子集为{I1,I2}，{I1,I3}，{I2,I3}，都在频繁2项集中，则保留；
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{I1,I2,I5}的2项子集为{I1,I2}，{I1,I5}，{I2,I5}，都在频繁2项集中，则保留；
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{I1,I3,I5}的2项子集为{I1,I3}，{I1,I5}，{I3,I5}，由于{I3,I5}不是频繁2项集，移除该候选集；
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{I2,I3,I4}的2项子集为{I2,I3}，{I2,I4}，{I3,I4}，由于{I3,I4}不是频繁2项集，移除该候选集；
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{I2,I3,I5}的2项子集为{I2,I3}，{I2,I5}，{I3,I5}，由于{I3,I5}不是频繁2项集，移除该候选集；
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{I2,I4,I5}的2项子集为{I2,I4}，{I2,I5}，{I4,I5}，由于{I4,I5}不是频繁2项集，移除该候选集。通过剪枝，得到候选集{{I1,I2,I3},{I1,I2,I5}}，扫描交易数据库，计算包含候选3项集的记录数，得到表3-5。
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4）根据频繁3项集，计算频繁4项集。重复上述的思路，得到{I1,I2,I3,I5}，根据频繁项集定理，它的子集{I2,I3,I5}为非频繁项集，所以移除该候选集。从而，频繁4项集为空，至此，计算频繁项集的步骤结束。
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步骤2，根据频繁项集，计算关联规则。
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这里以频繁3项集{I1,I2,I5}为例，计算关联规则。{I1,I2,I5}的非空子集为{I1,I2}、{I1,I5}、{I2,I5}、{I1}、{I2}和{I5}。
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