基于Apriori关联规则的电影推荐系统(python实现)

东木月

于 2024-03-31 00:16:42 发布

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分类专栏： pytohn实战项目(附源码) python实现算法 python 文章标签： python 数据库开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lm_is_dc/article/details/137187758

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本文介绍了一个基于Apriori关联规则的电影推荐系统，通过算法原理和实例分析，展示了如何从用户评分数据中挖掘关联规则，推荐用户可能感兴趣的电影。详细介绍了算法流程，包括频繁项集的生成和关联规则的确定。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述

Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的频繁项集算法，它采用逐层搜索的迭代方法来发现数据库中项集之间的关系并形成规则。

其核心思想是利用Apriori性质来压缩搜索空间，即如果一个项集是非频繁的，那么它的所有父集也是非频繁的，反之亦然。

Apriori算法的过程包括连接和剪枝两个主要步骤。在连接步骤中，算法会生成候选项集，这些候选项集是由前一次迭代发现的频繁项集通过连接操作产生的。在剪枝步骤中，算法会去除那些支持度低于用户定义的最小支持度的项集。

根据生成的关联规则实现给用户推送精准的物品推荐。

现有电影评分表如下：

用户	评分的电影
1	肖申克的救赎、霸王别姬、茶馆
2	霸

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