Đề tài này tập trung vào nghiên cứu thuật toán Apriori - một phương pháp tiêu biểu cho việc phát hiện luật kết hợp từ dữ liệu. Bối cảnh đề tài xuất phát từ nhu cầu ngày càng cao đối với việc khai thác thông tin từ khối lượng lớn dữ liệu trong thực tiễn kinh doanh và phân tích thị trường. Mục tiêu của nghiên cứu này là khám phá những hạn chế của thuật toán Apriori hiện tại và đề xuất một số mở rộng nhằm cải thiện hiệu suất tính toán và độ chính xác phát hiện luật kết hợp. Phương pháp sử dụng cả tiếp cận lý thuyết cùng thực nghiệm, để đánh giá hiệu năng của các phiên bản được cải tiến. Kết quả mong đợi của đề tài không chỉ đóng góp vào lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo mà còn có tiềm năng ứng dụng trong các hệ thống phân tích dữ liệu hiện đại.