基于Apriori关联规则的电影推荐系统

新星创作者: python技术领域

领域专家: Python技术领域

2024-03-31 00:42:25

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基于Apriori关联规则挖掘算法的电影个性化推荐系统实现_包含用户注册登录电影收藏管理电影分类浏览用户评论互动个性化电影推荐支持度计算数据可视化展示模块化开发前端.zip

电影智能推荐算法是根据顾客观看电影记录，分析各个顾客对电影的喜好关联程度，达到精准推送； Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。

本压缩包为pycharm工程文件，其中movie文件夹内为movielens的数据集，100k条数据。代码为python3.6，注释详细。欢迎一起学习。

Apriori算法—电影推荐 - 用户观看电影记录（包含电影名称，编号，用户编号，电影类型），100721 条Excel数据

关联规则挖掘在生活中有很多使用场景，不仅是商品的捆绑销售，甚至在挑选演员决策上，你也能通过关联规则挖掘看出来某个导演选择演员的倾向。如何使用Apriori工具包 Apriori虽然是十大算法之一，不过在sklearn工具包中并没有它，也没有FP-Growth算法。这里教你个方法，来选择Python中可以使用的工具包，你可以通过https://pypi.org/ 搜索工具包。 img 这个网站提供的工具包都是Python语言的，你能找到8个Python语言的Apriori工具包，具体选择哪个呢？建议你使用第二个工具包，即efficient-apriori。后面我会讲到为什么推荐这个工具包。

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