关联分析是用于发现大数据集中元素间有趣关系的一个工具集，可以采用两种方式来量化这些有趣的关系。第一种方式是使用频繁项集，它会给出经常在一起出现的元素项。第二种方式是关联规则，每条关联规则意味着元素项之间的“如果⋯⋯那么”关系。
发现元素项间不同的组合是个十分耗时的任务，不可避免需要大量昂贵的计算资源，这就需要一些更智能的方法在合理的时间范围内找到频繁项集。能够实现这一目标的一个方法是Apriori算法，它使用Apriori原理来减少在数据库上进行检查的集合的数目。Apriori原理是说如果一个元素项是不频繁的，那么那些包含该元素的超集也是不频繁的。Apriori算法从单元素项集开始，通过组合满足最小支持度要求的项集来形成更大的集合。支持度用来度量一个集合在原始数据中出现的频率。
关联分析可以用在许多不同物品上。商店中的商品以及网站的访问页面是其中比较常见的例子。关联分析也曾用于查看选举人及法官的投票历史。
每次增加频繁项集的大小，Apriori算法都会重新扫描整个数据集。当数据集很大时，这会显著降低频繁项集发现的速度。下一章会介绍FP-growth算法1，和Apriori算法相比，该算法只需要对数据库进行两次遍历，能够显著加快发现繁项集的速度。
1. H. Li, Y. Wang, D. Zhang, M. Zhang, and E. Chang, “PFP: Parallel FP-Growth for Query Recommendation,” RecSys 2008, Proceedings of the 2008 ACM Conference on Recommender Systems; http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1454027.