python基于关联规则方法的电影评分数据分析

基于关联规则方法的电影评分数据分析可以通过Apriori算法来实现。下面是一个示例代码：

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

# 数据导入
data = pd.read_excel('电影推荐系统.xlsx')

# 使用pivot_table函数进行数据透视分析
user_movie = data.pivot_table(index='用户编号', columns='名称', values='评分')

# 将评分数据转换为二进制矩阵
def encode_units(x):
    if x <= 0:
        return 0
    if x >= 1:
        return 1

user_movie_sets = user_movie.applymap(encode_units)

# 使用Apriori算法进行关联规则分析
frequent_itemsets = apriori(user_movie_sets, min_support=0.1, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)

# 输出关联规则
print(rules)

这段代码首先导入了pandas库和mlxtend库，然后使用`pivot_table`函数将原始数据转换为用户-电影评分的二维表格。接着，将评分数据转换为二进制矩阵，其中大于0的评分被转换为1，小于等于0的评分被转换为0。最后，使用Apriori算法进行关联规则分析，并通过设置最小支持度和最小提升度来筛选出频繁项集和关联规则。