基于兴趣的实时新闻推荐关联规则python代码

基于兴趣的实时新闻推荐关联规则通常涉及到数据挖掘中的关联规则学习，如Apriori算法或FP-Growth算法，它们常用于市场篮子分析中发现用户购买商品的相关性。Python中可以使用像mlxtend库来实现这个功能。

以下是一个简单的示例，使用mlxtend库中的`apriori`函数计算新闻文章之间的关联规则：

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 假设我们有用户的浏览历史记录，存储在list of lists格式，每个元素代表一条浏览记录
user_history = [['体育', '科技'], ['娱乐', '财经'], ['体育', '科技', '财经']]

# 将文本数据编码为数值
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(user_history).transform(user_interests)

# 转换为DataFrame并设置为索引
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_, index=['User1', 'User2', 'User3'])

# 使用Apriori生成频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.4, use_colnames=True)

# 提取关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1.2)

print("关联规则:")
print(rules)

在这个例子中，`min_support`参数设置了最小的支持度阈值，`min_threshold`则是提升度的阈值，这两个参数可以根据实际需求调整。