项集：最基本的模式是项集，它是指若干个项的集合。频繁模式是指数据集中频繁出现的项集、序列或子结构。频繁项集是指支持度大于等于最小支持度(min_sup)的集合。其中支持度是指某个集合在所有事务中出现的频率。频繁项集的经典应用是购物篮模型。频繁项集挖掘是数据挖掘研究课题中一个很重要的研究基础，它可以告诉我们在数据集中经常一起出现的变量，为可能的决策提供一些支持。频繁项集挖掘是关联规则、相关性分析、因果关系、序列项集、局部周期性、情节片段等许多重要数据挖掘任务的基础。因此，频繁项集有着很广泛的应用，例如：购物篮数据分析、网页预取、交叉购物、个性化网站、网络入侵检测等。，对频繁项集挖掘算法进行研究的方向大概可归纳为以下四个方面：一、在遍历方向上采取自底向上、自顶向下以及混合遍历的方式；二、在搜索策略上采取深度优先和宽度优先策略；三、在项集的产生上着眼于是否会产生候选项集；四、在数据库的布局上，从垂直和水平两个方向上考虑数据库的布局。