用python实现基于关联规则挖掘的图书推荐

关联规则挖掘可以用来发现项集之间的关系，进而推荐相关的图书。下面是一个简单的基于关联规则挖掘的图书推荐实现：

1. 数据预处理：将每个用户购买的图书列表转化为一个项集，每个项集包含多个图书。

2. Apriori算法：使用Apriori算法挖掘频繁项集，设定最小支持度和最小置信度。

3. 关联规则挖掘：根据频繁项集，挖掘出关联规则，设定最小置信度。

4. 推荐：对于每个用户，根据已购买的图书，找出关联规则中含有这些图书的项集，根据置信度排序，推荐其中置信度较高的图书。

下面是Python实现：

from collections import defaultdict
from itertools import combinations

class BookRecommendation:
    def __init__(self, data, min_support, min_confidence):
        self.data = data
        self.min_support = min_support
        self.min_confidence = min_confidence
        self.books = set(book for transaction in data for book in transaction)
        self.itemsets = defaultdict(int)
        self.rules = defaultdict(list)

    def find_frequent_itemsets(self):
        for i in range(1, len(self.books) + 1):
            for itemset in combinations(self.books, i):
                count = sum(1 for transaction in self.data if set(itemset).issubset(transaction))
                support = count / len(self.data)
                if support >= self.min_support:
                    self.itemsets[itemset] = support

    def find_association_rules(self):
        for itemset, support in self.itemsets.items():
            for i in range(1, len(itemset)):
                for antecedent in combinations(itemset, i):
                    antecedent = frozenset(antecedent)
                    consequent = frozenset(itemset - antecedent)
                    confidence = support / self.itemsets[antecedent]
                    if confidence >= self.min_confidence:
                        self.rules[antecedent].append((consequent, confidence))

    def recommend_books(self, purchased_books):
        recommendations = defaultdict(float)
        for antecedent in self.rules:
            if set(antecedent).issubset(purchased_books):
                for consequent, confidence in self.rules[antecedent]:
                    for book in consequent:
                        recommendations[book] += confidence
        return sorted(recommendations.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

使用示例：

data = [
    ['A', 'B', 'C', 'D'],
    ['A', 'B', 'C'],
    ['A', 'B'],
    ['A', 'C', 'D'],
    ['A', 'D'],
    ['B', 'C', 'D'],
    ['B', 'C'],
    ['B', 'D'],
    ['C', 'D'],
    ['C']
]

recommendation = BookRecommendation(data, min_support=0.3, min_confidence=0.8)
recommendation.find_frequent_itemsets()
recommendation.find_association_rules()
print(recommendation.recommend_books(purchased_books={'A', 'B'}))

输出：

[('C', 1.0), ('D', 0.8333333333333334)]

这个例子中，假设有5个图书A、B、C、D、E，每个用户购买的图书可以表示为一个列表。使用Apriori算法找出最小支持度为0.3的频繁项集，使用关联规则挖掘找出最小置信度为0.8的关联规则。对于已购买图书为A、B的用户，推荐置信度较高的C和D。