常用指标有3个：

（1）{X}的支持度表示X项出现的频率，可以表示为P(X)
（2）{X→Y}的置信度表示当X项出现时Y项同时出现的频率，可以表示为：P(XY)/P(X)
（3）{X→Y}的提升度表示X项和Y项一同出现的频率，并且考虑每项各自出现的频率，可以表示为：P(XY)/P(X)P(Y)。

公式看起来很容易理解，但是在实际问题中，我们常用被项集这个概念所迷惑。在商品销售场景中，项集可以看做具体的某件商品。如果两个项集同时出现，可以当做一个新的商品，即商品合体。思路是这样的：
第一步：将问题中的多个项集，生成商品的合体
第二步：将数据集中的项集遍历一遍，然后生成商品合体
第三步：剩下不能合体的商品部分单独开来
第四步：综合上面几步的中间结果进行最终计算