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  根據韓家煒等,關聯規則定義為:  假設formula_1是項的集合。給定一個交易資料庫formula_2,其中每個事務(Transaction)t是I的非空子集,即formula_3,每一個交易都與一個唯一的識別符號TID(Transaction ID)對應。關聯規則是形如formula_4的蘊涵式,其中formula_5且formula_6, formula_7和formula_8分別稱為關聯規則的先導(antecedent或left-hand-side, LHS)和後繼(consequent或right-hand-side, RHS) 。關聯規則formula_4在D中的支援度(support)是D中事務包含formula_10的百分比,即概率formula_11;置信度(confidence)是包含X的事務中同時包含Y的百分比,即條件概率formula_12。如果同時滿足最小支援度閾值和最小置信度閾值,則認為關聯規則是有趣的。這些閾值由使用者或者專家設定。  用一個簡單的例子說明。表1是顧客購買記錄的資料庫D,包含6個事務。項集I={網球拍,網球,運動鞋,羽毛球}。考慮關聯規則:網球拍formula_13網球,事務1,2,3,4,6包含網球拍,事務1,2,6同時包含網球拍和網球,支援度formula_14,置信度formula_15。若給定最小支援度formula_16,最小置信度formula_17,關聯規則網球拍formula_13網球是有趣的,認為購買網球拍和購買網球之間存在強關聯。

  關聯規則有以下常見分類:  根據關聯規則所處理的值的型別  根據關聯規則所涉及的資料維數  根據關聯規則所涉及的抽象層次

  

  Apriori演算法所使用的前置統計量包括:
關聯規則學習(英語:Association rule learning)是一種在大型資料庫中發現變數之間的有趣性關係的方法。它的目的是利用一些有趣性的量度來識別資料庫中發現的強規則。 基於強規則的概念,Rakesh Agrawal等人引入了關聯規則以發現由超市的POS系統記錄的大批交易資料中產品之間的規律性。例如,從銷售資料中發現的規則 {洋蔥, 土豆}→{漢堡} 會表明如果顧客一起買洋蔥和土豆,他們也有可能買漢堡的肉。此類資訊可以作為做出促銷定價或產品植入等營銷活動決定的根據。除了上面購物籃分析中的例子以外, 關聯規則如今還被用在許多應用領域中,包括網路用法挖掘、入侵檢測、連續生產及生物資訊學中。與序列挖掘相比,關聯規則學習通常不考慮在事務中、或事務間的專案的順序。