13、非个性化推荐与冷启动问题解析

非个性化推荐与冷启动问题解析

1. 关联规则的实现

关联规则的实现过程可以分为以下几个步骤：
1. 确定最小支持度和最小置信度 ：这两个指标用于筛选出有意义的关联规则。
2. 获取所有交易 ：在 MovieGEEKs 网站中，同一会话中的购买行为被视为一个交易，需要从日志中获取购买事件并按会话 ID 分组。
3. 创建单项集列表并计算支持度 ：为每个元素创建一个单项集，并计算其支持度（出现次数除以交易总数），将置信度设为 1。
4. 构建多项集列表并计算支持度和置信度 ：通过推断每个交易中所有可能的商品组合，计算多项集的支持度和置信度。
5. 迭代筛选不符合置信度要求的项集 ：去除支持度和置信度低于阈值的项集。

以下是用 Python 实现上述步骤的代码：

# 获取所有购买事件
def retrieve_buy_events():
    sql = """
    SELECT *
    FROM  Collector_log
    WHERE event = 'buy'
    ORDER BY session_id, content_id
    """
    cursor = data_helper.get_query_cursor(sql)
    data = data_helper.dictfetchall(cursor)
    return data

# 生