在Arules中，从许多规则中返回最小的支持项

是通过使用Apriori算法来实现的。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。

支持项是指在数据集中出现某个项集的频率。在Apriori算法中，首先通过扫描数据集来确定所有单个项的支持项，并将支持项大于等于最小支持度阈值的项作为频繁1项集。然后，通过组合频繁k-1项集来生成候选k项集，并再次扫描数据集来计算候选k项集的支持度。如果候选k项集的支持度大于等于最小支持度阈值，则将其作为频繁k项集。重复这个过程，直到无法生成更多的频繁项集为止。

返回最小的支持项是指从所有的频繁项集中选择支持项最小的项集作为结果。这可以通过对频繁项集进行排序，并选择支持项最小的项集来实现。

在腾讯云的产品中，可以使用云数据挖掘平台（Cloud Data Mining）来进行关联规则挖掘和支持项的计算。云数据挖掘平台提供了丰富的数据挖掘算法和工具，包括Apriori算法，可以帮助用户快速发现数据中的关联规则和频繁项集。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云数据挖掘平台的信息：

腾讯云数据挖掘平台产品介绍

请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和产品推荐可能会因实际情况而有所不同。