python代码实现基于关联规则挖掘的图书推荐

首先，我们需要准备一个包含用户购买记录的数据集。假设我们已经将用户购买的图书记录保存在了一个 CSV 文件中，其中每一行记录包括用户 ID 和书籍 ID。

接下来，我们可以使用 Python 中的 `pandas` 库读取并处理数据：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('book_purchases.csv', header=None, names=['user', 'book'])
# 转换为列表形式
transactions = data.groupby('user')['book'].apply(list).values.tolist()

接着，我们可以使用 `mlxtend` 库中的 `apriori` 函数来挖掘频繁项集和关联规则：

from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

# 挖掘频繁项集
frequent_itemsets = apriori(transactions, min_support=0.1, use_colnames=True)
# 挖掘关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

在这里，我们使用了 `min_support=0.1` 来设置支持度的阈值，表示在所有的购买记录中，至少有 10% 的记录包含该项集。我们还使用了 `metric="lift"` 来选择关联规则的评估指标，这里的 `min_threshold=1` 表示只选择 lift 值大于等于 1 的规则。

最后，我们可以根据关联规则为每个用户推荐图书：

# 根据关联规则为每个用户推荐图书
def recommend_books(user_id):
    user_books = set(data[data['user'] == user_id]['book'])
    recommendations = set()
    for _, row in rules.iterrows():
        if set(row['antecedents']).issubset(user_books):
            recommendations |= set(row['consequents'])
    return list(recommendations - user_books)

# 为用户 1 推荐图书
print(recommend_books(1))

这个例子中，我们为用户 1 推荐了一些他没有购买过的图书。当然，我们可以根据需求调整支持度和关联规则的选择。