Apriori算法中的候选集生成是指根据频繁项集的大小生成下一步的候选项集。以下是一个示例解决方法，包含代码示例：

1. 第一步，生成单个项的候选集。遍历数据集，统计每个项的频次，并保留频次大于等于最小支持度阈值的项，作为频繁1项集。

def generate_candidates(data, min_support):
    candidates = []
    item_counts = {}
    for transaction in data:
        for item in transaction:
            if item in item_counts:
                item_counts[item] += 1
            else:
                item_counts[item] = 1
    for item, count in item_counts.items():
        support = count / len(data)
        if support >= min_support:
            candidates.append([item])
    return candidates

2. 第二步，根据频繁项集生成候选项集。对于频繁k-1项集，将每个项集与自身的最后一项进行连接，生成候选k项集。

def generate_next_candidates(frequent_items, k):
    candidates = []
    for i in range(len(frequent_items)):
        for j in range(i + 1, len(frequent_items)):
            if frequent_items[i][:-1] == frequent_items[j][:-1]:
                candidate = frequent_items[i] + [frequent_items[j][-1]]
                candidates.append(candidate)
    return candidates

这两个函数可以结合使用，进行多次迭代，直到没有更多的候选项集可以生成为止。完整的Apriori算法还包括计算支持度、生成关联规则等步骤，但此处只给出了候选集生成的代码示例。