Tập nào là tập mục thường xuyên thỏa Min_support:

Tập mục thường xuyên là tập mục có số lần xuất hiện (support) lớn hơn hoặc bằng ngưỡng tối thiểu cho trước. Để xác định tập nào không phải là tập mục thường xuyên, ta cần biết thêm thông tin về tập dữ liệu giao dịch và ngưỡng hỗ trợ tối thiểu. Tuy nhiên, vì không có thông tin này, chúng ta không thể xác định chắc chắn đáp án. Giả sử ngưỡng hỗ trợ tối thiểu cao hơn số lần xuất hiện của {A, E}, {A, C}, và {B, E} nhưng vẫn thấp hơn số lần xuất hiện của {D}, thì các tập {A, E}, {A, C}, và {B, E} sẽ không phải là tập mục thường xuyên. Tuy nhiên, nếu không có dữ liệu về số lần xuất hiện, ta không thể loại trừ bất kỳ tập nào một cách chắc chắn. Câu hỏi này thiếu thông tin quan trọng để đưa ra câu trả lời chính xác.

Thuật toán Apriori hoạt động bằng cách tìm các tập mục phổ biến, tức là các tập mục xuất hiện trong cơ sở dữ liệu với tần suất tối thiểu cho trước (support). Ở lần duyệt đầu tiên, thuật toán đếm tần suất xuất hiện của từng mục riêng lẻ (1-itemsets). Các mục có tần suất thấp hơn ngưỡng support sẽ bị loại bỏ. Nếu {A} và {D} có tần suất thấp hơn ngưỡng support ở lần duyệt đầu tiên, chúng sẽ bị loại bỏ.

Độ tin cậy (confidence) của một luật kết hợp A → B được tính bằng tỷ lệ số giao dịch chứa cả A và B trên số giao dịch chứa A. Độ tin cậy 100% có nghĩa là tất cả các giao dịch chứa A đều chứa B. Trong các phương án đã cho, không có đủ thông tin để xác định chắc chắn luật nào có độ tin cậy 100% mà không có dữ liệu giao dịch cụ thể. Tuy nhiên, nếu đề bài có thêm thông tin về cơ sở dữ liệu giao dịch hoặc ngữ cảnh cụ thể, ta mới có thể xác định chính xác. Vì không có thông tin thêm, không thể xác định đáp án đúng dựa trên thông tin đã cho.

Để xác định số đường đi kết thúc ở nút 'm' trong FP-Tree, ta cần xem xét tất cả các nhánh từ gốc đến nút 'm'. Dựa vào hình ảnh (không được cung cấp, nhưng giả sử FP-Tree có cấu trúc thông thường), ta sẽ đếm số lượng đường đi riêng biệt mà điểm cuối của chúng là nút 'm'. Thông thường, sẽ có một số đường đi từ gốc đến 'm' thông qua các nút trung gian khác nhau. Số lượng các đường đi này chính là đáp án. Giả sử sau khi xem xét FP-Tree (không được cung cấp trong câu hỏi), ta thấy có đúng một đường đi kết thúc ở nút 'm'.

Để xác định số đường đi kết thúc ở nút 'p' trong FP-Tree, ta cần xem xét tất cả các nhánh của cây mà điểm cuối của nhánh đó là nút 'p'. Dựa vào hình vẽ (mặc dù không được cung cấp ở đây, nhưng ta giải thích dựa trên giả định chung về FP-Tree), ta sẽ đếm số lượng các đường đi riêng biệt từ nút gốc (root) đến nút 'p'. Trong một FP-Tree, mỗi đường đi đại diện cho một tập hợp các mục (itemset) xuất hiện cùng nhau trong cơ sở dữ liệu giao dịch. Giả sử sau khi quan sát FP-Tree (không có ở đây), ta đếm được 2 đường đi riêng biệt kết thúc tại nút 'p'.