使用PYthon实现基于关联规则挖掘的图书推荐代码示例

以下是一个基于关联规则挖掘的图书推荐代码示例：

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 读取数据集
data = pd.read_csv('book_data.csv', header=None)

# 将数据集转换为交易记录矩阵
transactions = []
for i in range(0, len(data)):
    transactions.append([str(data.values[i,j]) for j in range(0, len(data.columns))])

# 使用Apriori算法获取频繁项集
frequent_itemsets = apriori(transactions, min_support=0.03, use_colnames=True)

# 使用关联规则挖掘获取强关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1.2)

# 对规则进行排序并输出
rules = rules.sort_values(['confidence', 'lift'], ascending=[False, False])
print(rules.head())

在这个示例中，我们首先读取了一个包含图书购买记录的数据集，然后将其转换为交易记录矩阵，再使用Apriori算法获取频繁项集，并使用关联规则挖掘获取强关联规则。最后，我们对规则进行排序并输出前几个规则。

注意，在这个示例中，我们使用了mlxtend库来实现Apriori算法和关联规则挖掘。如果您没有安装该库，可以使用以下命令进行安装：

pip install mlxtend