基于关联规则方法对电影类型的分析的代码

基于关联规则方法对电影类型的分析通常涉及使用数据挖掘技术，如Apriori算法或FP-Growth算法，这些算法常用于市场篮子分析，发现用户购买行为中的频繁模式。以下是一个简单的Python示例，使用mlxtend库来执行这种分析：

# 导入必要的库
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 假设我们有一个电影推荐数据集，每个条目包含用户ID和观看过的电影类型
data = [
    ['user1', 'action', 'comedy'],
    ['user1', 'drama', 'romance'],
    ['user2', 'action', 'adventure'],
    # ...其他用户和他们看过的电影类型
]

# 将数据转换为交易数据格式
te = TransactionEncoder()
X = te.fit(data).transform(data)

# 使用Apriori算法找到支持度大于阈值的项集
frequent_itemsets = apriori(X, min_support=0.05, use_colnames=True)

# 提取关联规则，并过滤出那些提升度大于阈值的规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1.2)

# 打印结果
for rule in rules.head():
    print(f"规则: {rule['antecedents']} -> {rule['consequents']}, 支持度: {rule['support']:.2f}, 提升度: {rule['lift']:.2f}")