Sử dụng thuật toán Apriori, sau lần duyệt thứ nhất, các danh sách L1 chứa các tập mục thường xuyên có 1-item được tạo ra là:
Trả lời:
Đáp án đúng: A
Thuật toán Apriori, ở lần duyệt đầu tiên (L1), sẽ quét toàn bộ cơ sở dữ liệu giao dịch để đếm tần số xuất hiện của từng mục riêng lẻ (1-item). Sau đó, nó sẽ xác định các mục nào có tần số xuất hiện lớn hơn hoặc bằng ngưỡng hỗ trợ tối thiểu (minimum support count) đã cho. Các mục đáp ứng điều kiện này sẽ được đưa vào tập các mục thường xuyên L1. Vì câu hỏi không cung cấp thông tin về cơ sở dữ liệu giao dịch cũng như ngưỡng hỗ trợ tối thiểu, không thể xác định chính xác L1 là gì. Tuy nhiên, ta có thể giả định rằng các tập mục được liệt kê trong các phương án A, B, C, D là các tập mục có thể xuất hiện sau lần duyệt thứ nhất. Để chọn đáp án đúng, chúng ta cần có thêm thông tin về dữ liệu giao dịch và ngưỡng hỗ trợ. Vì không có thông tin này, ta không thể xác định đáp án đúng. Tuy nhiên, nếu giả sử rằng tất cả các mục {A}, {B}, {C}, {D}, và {E} đều xuất hiện trong các giao dịch với tần số đủ lớn để vượt qua ngưỡng hỗ trợ tối thiểu, thì đáp án có thể là một trong các đáp án A, B, hoặc C. Đáp án D không đầy đủ vì nó chỉ chứa {A}, {D}, {C} mà không có {B} và/hoặc {E}. Do không đủ thông tin, không thể xác định câu trả lời chính xác. Trong trường hợp này, cần có thêm thông tin về cơ sở dữ liệu giao dịch và ngưỡng hỗ trợ tối thiểu để xác định đáp án chính xác.





