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　　来自：3358 www . fuchaoqun . com/2008/08/data-mining-with-python-orange-association _ rule/

　　最近趁着项目间隙，折腾了一会儿数据挖掘。在同事的帮助下，我对新浪音乐用户的收听记录做了一个简单的挖掘，希望能根据用户之前的收听记录推荐其他用户可能感兴趣的歌曲。

　　Orange:

　　一个模块化的C数据挖掘包，提供了python接口(好像只提供了python接口)。网址是http://www.ailab.si/orange/.

　　关联分析:

　　我在这里使用类似的购物篮分析。每个用户的监听id都是一个事务。不熟悉相关性分析的同学可以搜索一些相关资料。

　　数据准备:

　　简单地清理一些“脏”数据(逻辑上有问题的数据，例如，一个用户在5s内听了200首歌曲),得到类似于下面的数据

　　15615,355029,750367,762147,803787,805014,999712,999712,999712,1013641,1024215,1028429

　　871029,952779,962769

　　1023040,1024077,1024215,1025600

　　757946,873801,873801,873801

　　862257,873479

　　286056,286056,286056,286056,286056,286056,286056,286056,286056,286056

　　873801,873801,873801,873801,873801,947750,947750

　　473221,473537,504206,504206,504206,504206,504206,504206

　　947750,1005430,1005430

　　974748,1024215

　　873479,873479,873801,873801,947750,965748,999721,1024215,1024215,1024215,1024215,1024215

　　873801,873801,873801

　　每一行都是用户听歌的记录，没有去重(橙色的例子里也没有，是不是可以增加歌曲的权重？不知道，没看橙码)。注意文件名的扩展名必须是.basket，程序中的文件地址是D:/datamining/sample.basket。

　　程序:

　　Python代码

　　#导入orange包importorange#导入数据，注意后缀data=orange . example table( d:/data mining/sample )#不需要挖掘关联规则，输入最小支持度、最小置信度和最大项集规则=orange . association rules sparse inducer(data，support=0.5，confidence=0.6，MaxItemSets=1000000)# #打印出规则到forrinrules: 010

　　是不是很简单？Orange实现Apriori算法。因为Apriori算法的问题，一旦数据量非常大，就等着内存用完吧。反正我这里的数据全部导入的话，笔记本1.5G的内存根本不够用。可以试试FP-tree算法。我在这里参考文章，提高使用sql构建fp-tree的技术。我把fp-tree的前缀路径都找出来了，有需要的朋友可以私信问我。从fp前缀路径中挖掘频繁集需要递归，用sql处理非常费力，后面的算法需要自己摸索。

　　关联规则的挖掘已经告一段落，因为算法的计算复杂度很高，效果也不是很好(因为用户可能听了很多次音乐，所以评分不一样，最好还是用关联规则来挖掘电影的数据，因为电影一般最多看一次)。现在，我们正在研究协同过滤。不出意外的话，过几天slope one算法的PHP Mysql实现的改进版就要出来了，到时候我会开源的。

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