使用行为特征基于关联规则的用户购买预测模型代码

以下是一个简单的使用行为特征基于关联规则的用户购买预测模型代码示例：

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

# 读取数据集
data = pd.read_csv('user_behavior.csv')

# 数据预处理，将数据集转换为适合关联规则挖掘的形式
basket = data.groupby(['user_id', 'product_id'])['quantity'].sum().unstack().reset_index().fillna(0).set_index('user_id')

# 将数据集转换为关联规则挖掘算法需要的形式
def encode_units(x):
    if x <= 0:
        return 0
    else:
        return 1

basket_sets = basket.applymap(encode_units)

# 使用 Apriori 算法挖掘频繁项集
frequent_itemsets = apriori(basket_sets, min_support=0.01, use_colnames=True)

# 根据频繁项集挖掘关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric='lift', min_threshold=1)

# 根据关联规则预测用户的购买行为
def predict_purchase(user, product):
    if user in rules['antecedents']:
        rule = rules[rules['antecedents']==user]
        if product in rule['consequents']:
            return True
    return False

以上代码使用了 mlxtend 库中的 Apriori 算法和关联规则挖掘算法，通过预处理数据集，将其转换为适合关联规则挖掘的形式，并使用 Apriori 算法挖掘频繁项集和关联规则。最后，根据关联规则预测用户的购买行为。请注意，以上代码仅为示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。