基于Apriori算法的电影推荐系统用Python实现

好的，下面是基于 Apriori 算法的电影推荐系统的 Python 实现。

### 数据集

我们使用 MovieLens 数据集，包含多个用户对电影的评分记录。数据集可以从 [官方网站](https://grouplens.org/datasets/movielens/) 下载，这里使用 ml-100k 数据集。

### 数据预处理

我们需要将原始数据转换为适合 Apriori 算法处理的格式。具体来说，每个用户的评分记录会被转换为一个包含所有已评分电影的集合。

import pandas as pd

# 加载数据集
header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp']
df = pd.read_csv('ml-100k/u.data', sep='\t', names=header)

# 转换数据格式
movie_user = df.groupby('user_id')['item_id'].apply(set).reset_index()
movie_user.columns = ['user_id', 'movie_set']
dataset = list(movie_user['movie_set'].values)

### Apriori 算法实现

接下来，我们可以使用上面提到的 Apriori 算法实现频繁项集挖掘，并找出与用户喜好最相似的其他用户。

def find_similar_users(user_id, dataset, min_support=0.5, min_confidence=0.5):
    """
    基于 Apriori 算法挖掘频繁项集，并找出与用户喜好最相似的其他用户
    """
    # 转换数据格式
    movie_user = pd.DataFrame({'movie_set': dataset})
    movie_user.index.name = 'user_id'
    
    # 将目标用户的评分记录转换为集合
    target_movie_set = movie_user.loc[user_id]['movie_set']
    
    # 构建候选项集和频繁项集
    c1 = create_c1(dataset)
    d = list(map(set, dataset))
    l1, support_data = calc_support(d, c1, min_support)
    frequent_itemsets, _ = apriori(d, min_support)
    
    # 寻找与目标用户最相似的其他用户
    similar_users = {}
    for itemset in frequent_itemsets:
        if len(itemset) <= len(target_movie_set):
            continue
        if not itemset.issuperset(target_movie_set):
            continue
        for user in movie_user.index:
            if user == user_id:
                continue
            user_movie_set = movie_user.loc[user]['movie_set']
            if itemset.issubset(user_movie_set):
                confidence = support_data[itemset] / support_data[itemset.difference(target_movie_set)]
                if confidence >= min_confidence:
                    similar_users[user] = confidence
    
    return similar_users

### 推荐电影

最后，我们可以根据找到的相似用户，推荐目标用户没有看过但与相似用户喜好相似的电影。

def recommend_movies(user_id, dataset, min_support=0.5, min_confidence=0.5, n=10):
    """
    基于 Apriori 算法进行电影推荐
    """
    # 找出与目标用户最相似的其他用户
    similar_users = find_similar_users(user_id, dataset, min_support, min_confidence)
    
    # 统计其他用户看过但目标用户没有看过的电影
    movie_user = pd.DataFrame({'movie_set': dataset})
    movie_user.index.name = 'user_id'
    target_movie_set = movie_user.loc[user_id]['movie_set']
    recommend_set = set()
    for user, confidence in similar_users.items():
        user_movie_set = movie_user.loc[user]['movie_set']
        for movie_id in user_movie_set:
            if movie_id not in target_movie_set:
                recommend_set.add(movie_id)
    
    # 推荐前n个电影
    movie_info = pd.read_csv('ml-100k/u.item', sep='|', encoding='latin-1', header=None)
    movie_info = movie_info[[0, 1]]
    movie_info.columns = ['item_id', 'title']
    recommend_list = sorted(list(recommend_set), key=lambda x: x)
    recommend_movies = movie_info[movie_info['item_id'].isin(recommend_list)]['title'].values[:n]
    
    return recommend_movies

现在，我们可以调用 `recommend_movies` 函数来为指定用户推荐电影。

user_id = 1
min_support = 0.2
min_confidence = 0.7
n = 10
recommend_movies = recommend_movies(user_id, dataset, min_support, min_confidence, n)
print('用户{}可能喜欢的电影：'.format(user_id))
for movie in recommend_movies:
    print(movie)

以上就是基于 Apriori 算法的电影推荐系统的 Python 实现。