#?-*-?coding:?UTF-8?-*-
#__author__?=?‘fourier‘

import?pandas?as?pd

def?mergeData（data）:
????dataframe?=?pd.Dataframe（data）
????user_num?=?len（set（dataframe[0]））
????#?print（user_num）
????mergedatas?=?[]
????for?i?in?range（user_num+1）:?????#從0->51，但是不包括51，一共51個
????????mergedatas.append（[]）
????for?j?in?range（len（data））:
????????for?n?in?range（1user_num+11）:?????#用來判斷的用戶id，從1->51，但不包括51
????????????if?data[j][0]?==?n:
????????????????mergedatas[n].append（data[j][1]）
????return?mergedatas




#?def?loadDataSet（）:
#?????return?[[1?3?4]?[2?3?5]?[1?2?3?5][2?5]]

def?createC1（dataSet）:
????C1?=?[]
????for?transaction?in?dataSet:
????????for?item?in?transaction:
????????????if?not?[item]?in?C1:
????????????????C1.append（[item]）
????C1.sort（）
????#?return?list（map（listlist（map（frozenset?C1））））
????return?list（map（frozensetC1））

#計算滿足最小支持度的頻繁多項集
def?scanD（D?Ck?minSupport）:???????????#（數據集，候選一項集，最小支持度）
????ssCnt?=?{}
????for?tid?in?D:
????????for?can?in?Ck:
????????????if?can.issubset（tid）:
????????????????#?if?not?ssCnt.has_key（can）:?ssCnt[can]?=?1
????????????????if?can?not?in?ssCnt:
????????????????????ssCnt[can]?=?1
????????????????else:?ssCnt[can]?+=?1
????numItems?=?float（len（D））
????retList?=?[]??????????????#滿足最小支持度的物品
????supportData?=?{}????????????#支持度的值
????for?key?in?ssCnt:
????????support?=?ssCnt[key]/numItems
????????if?support?>=?minSupport:
????????????retList.insert（0key）
????????supportData[key]?=?support
????return?retList?supportData???????#滿足最小支持度的物品，物品支持度的值

#返回由一項集組合而成的多項集
def?aprioriGen（Lk?k）:??????????????#（頻繁項集列表，項集內元素個數）
????retList?=?[]
????lenLk?=?len（Lk）?????????????????#用戶個數
????for?i?in?range（lenLk）:
????????for?j?in?range（i+1?lenLk）:
????????????L1?=?list（Lk[i]）[:k-2]
????????????L2?=?list（Lk[j]）[:k-2]
????????????L1.sort（）
????????????L2.sort（）
????????????if?L1?==?L2:
????????????????retList.append（Lk[i]?|?Lk[j]）
????#?print（retList）
????return?retList??????????#返回由一項集組合而成的多項集

def?apriori（dataSet?minSupport）:
????C1?=?createC1（dataSet）???????????????????#一項集
????D?=?list（map（set?dataSet））??????????????#建集合set表示的數據集
????L1?supportData?=?scanD（D?C1?minSupport）??????????#滿足最小支持度的物品列表，物品的支持度的值
????L?=?[L1]????????????#L會包含L1?L2?L3、、、，現在包含了L1，通過while尋找L2L3、、、
????k?=?2
????while（len（L[k-2]）?>?0）:
????????Ck?=?aprioriGen（L[k-2]?k）??????????????#得到頻繁多項集
????????Lk?supK?=?scanD（D?Ck?minSupport）?????#滿足最小支持度的物品組合，物品組合的支持度的值
????????supportData.update（supK）????????????????#將一個字典的鍵值更新到另一個字典
????????L.append（Lk）
????????k?+=?1
????return?L?supportData

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????3103??2018-05-08?11:30??recommendation_test\apriori_test.py

?????文件???????5578??2018-05-08?20:12??recommendation_test\itemCF_test.py

?????文件???????6102??2018-05-08?17:26??recommendation_test\item_CF.py

?????文件???????1954??2018-05-07?16:33??recommendation_test\kmeans_cluster_test.py

?????文件????2438266??2018-05-01?17:18??recommendation_test\ratings.csv

?????文件???????3389??2018-05-08?20:17??recommendation_test\recommender_test.py

?????文件???????1892??2018-05-08?11:30??recommendation_test\__pycache__\apriori_test.cpython-36.pyc

?????文件???????2039??2018-05-08?17:34??recommendation_test\__pycache__\itemCF_test.cpython-36.pyc

?????文件???????1176??2018-05-07?17:31??recommendation_test\__pycache__\kmeans_cluster_test.cpython-36.pyc

?????目錄??????????0??2018-05-08?20:18??recommendation_test\__pycache__

?????目錄??????????0??2018-05-08?20:18??recommendation_test

-----------?---------??----------?-----??----

??????????????2463499????????????????????11