知识的发现方法与应用
分类知识的发现方法
分类知识的发现方法
分类知识的发现方法有以下几种：
1. 归纳法：从具体事物概括出普遍规律，通过观察、实验和验证来发现分类知识。
例如，观察多种鸟类之后发现它们可以根据喙的形状分为不同的种类。
2. 演绎法：根据已知的分类知识和规则进行推理和推断，进而发现新的分类知识。
例如，已知所有哺乳动物都能产奶，根据这个特征可以推断鲸类也属于哺乳动物分类。
3. 实证法：通过大量的实际案例和数据进行分析和验证，从中发现和总结出分类知识。
例如，通过对大量患者的病例分析，发现某种病症可以根据病情严重程度分为不同的等级。
4. 对比法：将不同事物进行对比和对照，从中发现它们的相似和不同之处，进而获得分类知识。
例如，比较不同地区的气候特点和植被组成，可以发现它们可以根据气候类型来分类。
5. 统计法：通过对大量数据进行统计和分析，发现不同的分类特征和规律。
例如，对一批产品进行统计，发现它们可以根据尺寸、颜色和材质来进行分类。
以上方法可以相互结合使用，通过观察、推理、实证、对比和统计等手段来发现
和总结分类知识。
大数据时代的知识发现与应用
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的年代，人们面临着海量的数据，如何从中提取有效的知识，并应用于现实生活中，成为了一个亟待解决的问题。
知识发现是大数据时代的重要任务之一。
通过对海量数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和价值。
在过去的传统数据分析方法中，由于数据量较小，模型训练和分析相对简单，但在大数据时代，这些方法已不再适用。
大数据时代要求我们从海量数据中利用机器学习、数据挖掘等方法提取出有用的知识。
例如，在医疗领域，通过对大量的患者数据进行分析和挖掘，可以发现潜在的疾病规律和药物副作用，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
知识发现不仅仅是将数据转换为有用的信息，更重要的是将其应用于实践中。
在大数据时代，知识的应用范围变得更加广泛。
例如，在金融领域，通过对大量的市场数据进行分析和预测，可以为投资者提供决策参考。
在交通领域，通过对交通数据的分析和优化，可以实现更加高效的交通管理和运输规划。
在教育领域，通过对学生的学习数据进行分析和评估，可以制定个性化的教学方案，提高教学效果。
然而，大数据时代的知识发现和应用也面临着一些挑战。
首先，大数据的收集和处理需要庞大的计算和存储资源，对硬件的要求较高。
其次，大数据分析的过程中，面临着数据质量、数据隐私和数据安全等问题，需要在保障数据安全的前提下进行分析和挖掘。
此外，大数据时代也需要多学科的交叉与合作，如数学、统计学、计算机科学等领域的专家共同参与，才能更好地发现知识和应用。
为了更好地发现和应用知识，大数据时代我们需要建立起一套完整的数据管理和分析体系。
首先，需要建立起完善的数据收集和存储机制，确保数据的完整性和安全性。
其次，需要建立起有效的数据分析和挖掘方法，将海量的数据转化为有用的知识。
同时，还需要建立起合适的知识应用平台，将知识转化为实际的应用和价值。
只有在这样的基础上，才能充分发挥大数据时代的潜力，为人类创造更丰富的智慧和福祉。
基于数据驱动的知识发现与应用研究
基于数据驱动的知识发现与应用研究数据驱动的知识发现与应用研究是近年来在信息科学领域中备受关注的研究方向。
随着大数据时代的到来，人们对于如何从大量的数据中发现知识并应用于实际问题中产生了浓厚的兴趣。
本文将从数据驱动的知识发现与应用研究的定义、方法、挑战以及未来发展方向等方面进行探讨。
在信息科学领域，数据驱动的知识发现与应用研究是指通过对大量实际数据进行挖掘和分析，从中提取出有价值、有意义且可应用于实际问题解决的知识。
这种方法通过对现有数据进行深入分析和挖掘，可以帮助人们更好地理解和解决实际问题。
在进行数据驱动的知识发现与应用研究时，常常会使用到各种各样的方法和技术。
其中最常见且最基础的方法是基于统计学原理和机器学习算法进行分析。
通过对大量样本数据进行训练和模型构建，可以帮助我们从中提取出隐藏在其中且具有一定规律性或关联性特征。
此外，还有一些高级的技术和方法被广泛应用于数据驱动的知识发现与应用研究中。
例如，数据挖掘技术可以帮助我们发现数据中的模式和规律，从而为实际问题的解决提供有力支持。
而自然语言处理和文本挖掘技术可以帮助我们从大量的文本数据中提取出有用的信息和知识。
此外，还有一些高级方法如深度学习、图像处理、网络分析等也被广泛应用于数据驱动的知识发现与应用研究中。
然而，在进行数据驱动的知识发现与应用研究时也面临一些挑战。
首先是数据质量问题。
由于大规模数据采集和存储技术的普及，我们可以获取到大量各种各样类型和质量的数据。
然而，在进行分析时需要保证所使用的数据是真实、准确、完整且没有偏差性质量较高。
其次是隐私保护问题。
随着互联网技术和社交媒体等平台广泛使用，人们在日常生活中产生了大量个人信息和行为轨迹等敏感信息。
在进行数据驱动研究时，需要合理处理这些敏感信息，保护用户的隐私和数据安全。
此外，数据驱动的知识发现与应用研究还需要解决数据维度灾难和模型解释性问题。
在大数据时代，我们面临的数据维度越来越高，模型的复杂性也越来越大。
如何培养和运用知识点发现和解决问题的能力
如何培养和运用知识点发现和解决问题的能力导论：在当今信息爆炸的时代，知识的获取和应用是非常重要的。
拥有广泛而丰富的知识储备，不仅可以帮助我们更好地应对问题和挑战，还可以提高我们的思维能力和解决问题的能力。
因此，如何培养和运用知识点发现和解决问题的能力成为一个值得关注的课题。
本文将阐述这一议题，并提供一些实用的方法和建议。
第一部分：培养知识点发现的能力一、广泛阅读广泛阅读是培养知识点发现能力的最基本和有效的方法之一。
通过读书、报纸、杂志、论文和互联网等多种形式的阅读，我们可以扩大自己的知识面，了解各个领域的知识点。
同时，通过多样的阅读材料，我们可以接触到不同的观点和思维方式，进一步开拓自己的思维方式和解决问题的能力。
二、参与讨论和交流参与讨论和交流是培养自己知识点发现能力的另一种途径。
通过和他人的讨论和交流，我们可以学习他人的观点和见解，同时也可以将自己的观点和见解分享给别人，相互促进。
在这个过程中，我们可以发现问题和解决问题的方法，并逐渐提高自己的能力。
三、记录和整理知识点在学习过程中，我们可以建立自己的知识点记录系统。
通过将学到的知识点记录下来，并对其进行整理和分类，我们可以更好地理解和掌握这些知识点。
同时，记录和整理知识点也有助于我们之后的复习和回顾，从而将知识点更加深入地内化。
第二部分：运用知识点解决问题的能力一、培养分析和推理能力运用知识点解决问题，要求我们具备一定的分析和推理能力。
通过培养这些能力，我们可以更好地理解问题的本质和问题背后的因果关系，从而找到解决问题的方法。
例如，我们可以训练自己进行逻辑思维和证明能力的训练，通过分析和推理找到问题的解决路径。
二、运用知识点进行模型建立和解决问题在实际问题中，我们可以将知识点应用于模型的建立和解决问题。
通过将问题抽象成数学形式或其他形式的模型，我们可以运用所学的知识点，分析和解决问题。
例如，在经济学领域，我们可以运用供求关系和成本曲线等知识点建立经济模型，并通过模型分析和解决实际问题。
使用知识库的三种典型方式
使用知识库的三种典型方式知识库是一种用于存储和管理知识的系统，它可以帮助我们更好地组织和利用知识。
在实际应用中，知识库有三种典型的使用方式，分别是：知识管理、知识共享和知识发现。
下面我们将分别介绍这三种方式的特点和应用场景。
一、知识管理知识管理是指通过知识库来管理和组织企业内部的知识资源，以提高企业的知识管理水平和竞争力。
知识管理的主要任务包括：知识的收集、整理、存储、传递和应用。
知识库作为知识管理的核心工具，可以帮助企业实现知识的有效管理和利用。
知识管理的应用场景非常广泛，例如：1.企业内部的知识共享和传递。
通过知识库，员工可以方便地查找和获取所需的知识，从而提高工作效率和质量。
2.企业的培训和学习。
知识库可以作为企业内部培训和学习的平台，为员工提供各种培训课程和学习资源。
3.企业的创新和研发。
知识库可以帮助企业收集和整理各种技术和市场信息，为企业的创新和研发提供支持。
二、知识共享知识共享是指通过知识库来共享和传递知识，以促进知识的共享和创新。
知识共享的主要任务包括：知识的收集、整理、存储、传递和应用。
知识库作为知识共享的核心工具，可以帮助企业实现知识的共享和创新。
知识共享的应用场景也非常广泛，例如：1.企业内部的知识共享和传递。
通过知识库，员工可以方便地共享和传递所掌握的知识，从而促进企业内部的知识共享和创新。
2.企业与外部合作伙伴的知识共享。
知识库可以作为企业与外部合作伙伴共享知识的平台，为企业的合作和创新提供支持。
3.企业与社会公众的知识共享。
知识库可以作为企业与社会公众共享知识的平台，为企业的社会责任和形象建设提供支持。
三、知识发现知识发现是指通过知识库来发现和挖掘新的知识，以促进企业的创新和发展。
知识发现的主要任务包括：知识的收集、整理、存储、分析和应用。
知识库作为知识发现的核心工具，可以帮助企业发现和挖掘新的知识，从而促进企业的创新和发展。
知识发现的应用场景也非常广泛，例如：1.企业内部的知识发现。
发现知识的方法
发现知识的方法
发现知识的方法多种多样，以下是一些主要的方法：
1. 阅读：阅读书籍、期刊、文章和在线资源是获取知识的最直接方法。
通过阅读，可以接触到作者的观点、研究成果和经验分享，从而拓宽自己的知识领域。
2. 实践：通过亲身参与某项活动或任务，可以从中学习和发现知识。
实践是检验知识的有效途径，通过实践，可以深入理解知识的应用和价值。
3. 观察：细心观察身边的事物、现象和人的行为，可以发现许多有趣的知识。
观察有助于培养敏锐的观察力和洞察力，从而发现新的知识和规律。
4. 思考：通过深入思考某个问题或观点，可以产生新的知识和见解。
思考有助于梳理思路、发现问题的本质，进而提出创新性的解决方案。
5. 讨论：与他人就某个话题展开讨论，可以交换观点、分享经验和知识。
通过讨论，可以了解不同人的看法和思路，从而丰富自己的知识体系。
6. 研究：进行科学研究或学术研究是发现知识的高级方法。
通过研究，可以系统地探索某个领域的知识，提出新的假设和理论，并通过实验或调查验证其有效性。
7. 利用网络资源：现代科技的发展使得我们可以方便地通过网络获取各种知识。
例如，参加在线课程、观看教育视频、浏览知识分享平台等，都是发现知识的有效途径。
8. 跨学科学习：通过整合不同学科的知识和方法，可以发现新的知识和创新点。
跨学科学习有助于打破思维定势，促进知识的融合和创新。
总之，发现知识的方法多种多样，关键在于保持好奇心和求知欲，不断探索和学习。
同时，也要善于运用各种方法和工具，提高知识发现的效率和质量。
知识的发现与知识的构建
知识的发现与知识的构建知识是人类进步的基石，它的发现与构建对于个人和社会的发展具有重要的意义。
知识的发现是指通过研究和实践等途径，将过去未知的领域揭开面纱，探索新的事物和真理。
而知识的构建则是在已有的知识基础上，通过整合、归纳、推理等方式，将不同领域的知识有机地结合起来形成新的理论或观点。
在这个过程中，人们的思考、实践和创造起到了至关重要的作用。
一、知识的发现知识的发现是一个不断探索的过程。
通过观察现象、提出问题、构建假设、进行实验和观测等方式，人们可以逐渐发现隐藏在事物背后的规律和本质。
例如，牛顿通过对苹果自树上掉落的观察，发现了地球引力定律；达尔文通过对动植物的观察和比较，发现了进化论等。
这些发现不仅拓宽了人们的视野，也为后续的研究和应用提供了基础。
知识的发现并非一帆风顺，它常常伴随着困难和挑战。
在人类历史上，许多伟大的科学家和学者都经历了无数的失败和坎坷。
但正是因为他们执着的精神和不放弃的毅力，他们才能够创造出伟大的发现。
正如爱因斯坦所说：“天才是1%的天分加上99%的努力”。
二、知识的构建知识的构建是在已有的知识基础上进行的。
人们通过整合、归纳、推理等方式，将不同领域的知识有机地结合起来，形成新的理论或观点。
这一过程对于发展科学、推动社会进步起到了重要的作用。
知识的构建不仅需要严谨的思维能力，还需要广泛的学习和不断的学习。
只有通过学习，人们才能够吸收和掌握他人的研究成果，并在此基础上进行进一步的思考和创新。
正如亚里士多德所说：“教育是我们引导绝对平坦道路的措施和手段。
”知识的构建不仅限于专业的学术研究领域，它还渗透到了日常生活的方方面面。
不论是解决实际问题、追求个人成长，还是推动社会变革，构建新的知识都发挥了关键的作用。
比如，在教育领域，教师通过创新的教学方法和课程内容构建知识，帮助学生更好地学习和成长；在科技领域，创业者通过结合不同领域的知识，构建创新产品和服务，推动社会经济的发展。
三、知识的共享与传播知识的发现和构建并非孤立的个体行为，而是需要通过共享和传播，让更多的人受益。
如何在生活中发现并学习新知识
如何在生活中发现并学习新知识在一个信息爆炸的时代，获取新知识从未如此容易，只需打开电脑或者手机就可以轻松获取无数的信息。
但是在海量信息中寻找有价值的、实用的新知识，并将它们转化为自己的个人财富并不是一件容易的事情。
那么，如何在生活中发现并学习新知识呢？一、阅读阅读是获取新知识最常见的途径之一，而且不分时间地点，随处可行。
通过阅读，我们可以获取历史、文化、科学、技术等各个领域的知识。
可以通过阅读书籍、杂志、报纸、网络等渠道来开阔视野，增加知识。
二、体验体验不是仅仅通过学校的课堂学习才能获得的，也可以通过自己的身临其境来了解和学习。
当我们通过亲身体验掌握知识时，将会更加深入地了解实践应用，使它更易于理解和掌握。
比如说，当我们学习舞蹈时，我们可以通过观看舞蹈表演，模仿舞者的动作来学习舞蹈知识。
三、观察观察是一种非语言的交流方式，它可以帮助我们学习新知识和技能。
通过观察他人的成功经验和好习惯，我们可以从中汲取养分，提高自己。
同时，观察也可以发现别人不同的观点，这有助于我们拓展视野，发现新的知识领域。
四、交流通过与人交流，我们可以了解到其他人的想法、经验以及见解。
这些交流可能发生在许多场合，比如说与同事、朋友或者其他认识的人进行讨论，加入社交平台或者论坛，分享知识与经验。
通过不断地与他人交流，可以让我们更好地了解世界、增加思维的深度和广度。
五、实践把学得的新知识付诸实践才能真正意义上了解它的真正价值，同时也是锻炼一个人实践能力的最好途径。
不要害怕犯错误，通过反复实践和总结，一步步掌握更深层次的知识和技能。
总之，要在生活中学习新知识需要花费时间和精力，同时需要有多方位和多角度的学习方式。
通过不断地学习、观察、交流和实践，我们可以获得更多的知识和技能，从而提高个人竞争力。
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人工智能知识的发现方法及应用学院：经济与管理学院班级：工业工程091601班姓名：王兴喜学号：200916020125日期：2012年6月21日知识的发现方法及应用【摘要】知识的发现方法与应用越来越成为当今世界各个领域所要探求的重点领域，从某中意义上来说，只是发现可以当做一个哲学问题来解释，因为有时似乎它很高深莫测，让人摸不到头脑。
所以从这点上来说，知识的发现方法及应用是一切知识领域之祖。
我们可以从这里面找到一切科学的踪迹。
【关键词】知识方法应用【正文】一、知识发现的概念KDD（知识发现）是一个综合的过程，它包括数据录入、迭代求解、用户交互以及许多定制要求和决策设计等，而Data Mining只是KDD中的一个具体却是关键的步骤。
数据库中的知识发现术语是在1989年的第一届KDD专题讨论会上被首次采用，它强调了知识是数据发现的最终产品。
这一研究领域兴起于八十年代初，它是一个众多学科诸如人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和知识库、数据可视化等相互交叉、融合所形成的一个新兴的且具有广阔前景的领域。
从数据库中发现出来的知识可以用在信息管理、过程控制、科学研究、决策支持等许多方面。
1998年第四届知识发现与数据挖掘国际会议上不仅进行了学术讨论，并且有30多家软件公司展示了数据挖掘软件产品，在北美、欧洲等国得到较大应用。
在我国，许多单位也已开始此项技术研究，但目前取得成功应用的例子还未见报道1 KDD（知识发现）概念及一般步骤在KDD96国际会议上，Fayyad, Piatetsky-Shapiro和Smyth对KDD作了如下描述：指从数据库中获取正确、新颖、有潜在应用价值和最终可理解的模式的非平凡过程。
在这个描述中，数据是一系列事实的集合，模式是指用语言L来表示的一个表达式E，它可用来描述数据集的特性，E所描述的数据是集合F的一个子集F E。
过程是在KDD中包含的步骤，如数据的预处理、模式搜索、知识表示及知识评价等，非平凡是指它已经超越了一般封闭形式的数量计算，而将包括对结构、模式和参数的搜索。
图1知识发现过程2 知识发现过程一般包括如下步骤：数据准备包括3个子步骤：数据集成、数据选择、数据预处理。
数据集成将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模糊性、处理数据中的遗漏和清洗脏数据等。
数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理范围，提高数据采掘的质量。
预处理是为了克服目前数据采掘工具的局限性。
数据挖掘要先决定如何产生假设，是让数据挖掘系统为用户产生假设，还是用户自己对于数据库中可能包含的知识提出假设。
前一种称为发现型的数据挖掘，后一种称为验证型的数据挖掘。
选择合适的工具。
挖掘知识的操作。
证实发现的知识。
结果表达和解释根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分出来，并且通过决策支持工具提交给决策者，因此这一步骤任务不仅是把结果表达出来，还要对信息进行过滤处理，如果不能令决策者满意，需要重复以上数据挖掘过程。
相关技术Data Mining（数据挖掘）主要任务有数据汇总、概念描述、分类、聚类、相关性分析、偏差分析、建模等。
具体技术包括：统计分析（statistical analysis）常见的统计方法有回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯分析、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）和探索性分析（主元分析法、相关分析法等）。
其处理过程可以分为三个阶段：搜集数据、分析数据和进行推理。
决策树（decision tree）决策树是一棵树，树的根节点是整个数据集合空间，每个分节点是对一个单一变量的测试，该测试将数据集合空间分割成两个或更多块。
每个叶节点是属于单一类别的记录。
首先，通过训练集生成决策树，再通过测试集对决策树进行修剪。
决策树的功能是预言一个新的记录属于哪一类。
决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。
通过递归分割的过程来构建决策树：1 寻找初始分裂，整个训练集作为产生决策树的集合，训练集每个记录必须是已经分好类的。
决定哪个属性（Field）域作为目前最好的分类指标。
一般的做法是穷尽所有的属性域，对每个属性域分裂的好坏做出量化，计算出最好的一个分裂。
量化的标准是计算每个分裂的多样性（diversity）指标GINI指标。
2 树增长到一棵完整的树，重复第一步，直至每个叶节点内的记录都属于同一类。
3 数据的修剪，去掉一些可能是噪音或者异常的数据。
其基本算法（贪心算法）为：自上而下分而治之的方法，开始时，所有的数据都在根节点；属性都是种类字段(如果是连续的，将其离散化)；所有记录用所选属性递归的进行分割；属性的选择是基于一个启发式规则或者一个统计的度量(如, information gain)。
停止分割的条件：一个节点上的数据都是属于同一个类别；没有属性可以再用于对数据进行分割。
伪代码(Building Tree)为：Procedure BuildTree(S){用数据集S初始化根节点R用根结点R初始化队列QWhile Q is not Empty do {取出队列Q中的第一个节点Nif N 不纯(Pure) {for 每一个属性A估计该节点在A上的信息增益选出最佳的属性，将N分裂为N1、N2}}}属性选择的统计度量为：ν信息增益——Information gain (ID3/C4.5)，所有属性假设都是种类字段，经过修改之后可以适用于数值字段；ν基尼指数——Gini index (IBM IntelligentMiner)，能够适用于种类和数值字段。
关联规则（correlation rules）规则反映了数据项中某些属性或数据集中某些数据项之间的统计相关性，其一般形式为：X1∧…∧Xn Y[C,S]，表示由X1∧…∧Xn可以预测Y，其中可信度为C，支持度为S。
设I={i1, i2,…, i m}是二进制文字的集合，其中的元素称为项(item)。
记D 为交易(transaction)T的集合，这里交易T是项的集合，并且TÍI 。
对应每一个交易有唯一的标识，如交易号，记作TID。
设X是一个I中项的集合，如果XÍT，那么称交易T包含X。
一个关联规则是形如XÞY的蕴涵式，这里XÌI, YÌI，并且XÇY=F。
规则XÞY在交易数据库D中的支持度（support）是交易集中包含X和Y的交易数与所有交易数之比，记为support(XÞY)，即∙support(XÞY)=|{T:XÈYÍT，TÎD}|/|D|规则XÞY在交易集中的可信度（confidence）是指包含X和Y的交易数与包含X的交易数之比，记为confidence(XÞY)，即∙confidence(XÞY)=|{T: XÈYÍT，TÎD}|/|{T:XÍT，TÎD}| 给定一个交易集D，挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度(minsupp)和最小可信度(minconf)的关联规则。
基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。
基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。
在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。
基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。
在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。
Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，其核心方法是基于频集理论的递推方法。
以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。
他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；提出各种变体，如泛化的关联规则、周期关联规则等，对关联规则的应用进行推广。
Agrawal等在1993年设计了一个基本算法，提出了挖掘关联规则的一个重要方法—这是一个基于两阶段频集思想的方法，将关联规则挖掘算法的设计可以分解为两个子问题：1) 找到所有支持度大于最小支持度的项集（Itemset），这些项集称为频集（Frequent Itemset）。
2) 使用第1步找到的频集产生期望的规则。
这里的第2步相对简单一点。
如给定了一个频集Y=I1I2...I k，k³2，I j∈I，产生只包含集合{I1，I2，...，I k}中的项的所有规则(最多k条)，其中每一条规则的右部只有一项，(即形如[Y-I i]ÞI i，"1£i£k)。
一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。
对于规则右部含两个以上项的规则，在其以后的工作中进行了研究。
为了生成所有频集，使用了递推的方法。
其核心思想如下：L1 = {large 1-itemsets};for (k=2; L k-1¹F; k++){C k=apriori-gen(L k-1); //新的候选集for all transactions tÎD{C t=subset(C k,t); //事务t中包含的候选集for( all candidates cÎ C t )c.count++;}L k={cÎ C k |c.count³minsup}}Answer=Èk L k;首先产生频繁1-项集L1，然后是频繁2-项集L2，直到有某个r值使得L r为空，这时算法停止。
这里在第k次循环中，过程先产生候选k-项集的集合C k，C k中的每一个项集是对两个只有一个项不同的属于L k-1的频集做一个(k-2)-连接来产生的。
C k 中的项集是用来产生频集的候选集，最后的频集L k必须是C k的一个子集。
C k中的每个元素需在交易数据库中进行验证来决定其是否加入L k，这里的验证过程是算法性能的一个瓶颈。
这个方法要求多次扫描可能很大的交易数据库，即如果频集最多包含10个项，那么就需要扫描交易数据库10遍，这需要很大的I/O负载。