「アソシエーション分析」プラットフォームは、高頻度のアイテム集合を抽出するのに、計算時間を短くするため、Aprioriアルゴリズムを用いています。Aprioriアルゴリズムは、「あるアイテム集合における支持度は、そのアイテム集合から一部分のアイテムだけを取り出して構成したアイテム集合における支持度より大きくなることはない」という数学的性質を用いています。Aprioriアルゴリズムは、最小支持度の条件を満たしているアイテム集合だけを組み合わせることにより、より大きなアイテム集合を生成していきます。なお、「アソシエーション分析」プラットフォームでは、「最大先行数」や「最大ルールサイズ」を超えるアイテム集合も計算から落としていきます。これらのオプションは、大規模なデータセットを処理する際に役立ちます。アイテム数が増えるにつれて可能なルールの総数は、指数関数的に増加してしまうため、それを抑えるのにこれらのオプションは役立ちます。Aprioriアルゴリズムの詳細については、Agrawal and Srikant（1994）を参照してください。