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，搜索工具包。
efficient-apriori 1.0.0找到这个工具包，然后在终端（windows 中叫anaconda prompt）
输入：pip install efficient-apriori
然后重新进入jupyter 模式；
接下来我们用这个工具包，跑一下超市购物的例子
from efficient_apriori import apriori
# 设置数据集
data = [('牛奶','面包','尿布'),
('可乐','面包', '尿布', '啤酒'),
('牛奶','尿布', '啤酒', '鸡蛋'),
('面包', '牛奶', '尿布', '啤酒'),
('面包', '牛奶', '尿布', '可乐')]
# 挖掘频繁项集和频繁规则
itemsets, rules = apriori(data, min_support=0.5, min_confidence=1)
print(itemsets)
print(rules)
其中 data 是我们要提供的数据集，它是一个 list 数组类型。min_support 参数为最小支持度，用小数表示（不要用百分数）
min_confidence 是最小置信度，用小数表示（不要用百分数）
实际上，data 是个 List 数组类型，其中每个值都可以是一个集合。实际上你也可以把 data 数组中的每个值设置为 List 数组类型，比如：
data = [['牛奶','面包','尿布'],
['可乐','面包', '尿布', '啤酒'],
['牛奶','尿布', '啤酒', '鸡蛋'],
['面包', '牛奶', '尿布', '啤酒'],
['面包', '牛奶', '尿布', '可乐']]
efficient-apriori 工具包把每一条数据集里的项式都放到了一个集合中进行运算，并没有考虑它们之间的先后顺序。因为实际情况下，同一个购物篮中的物品也不需要考虑购买的先后顺序。
而其他的 Apriori 算法可能会因为考虑了先后顺序，出现计算频繁项集结果不对的情况。所以，建议使用efficient-apriori工具包。
挖掘导演是如何选择演员的
由于没有公开的数据集可以使用，我们需要使用 Python 爬虫进行数据采集。
同导演选择演员的规则是不同的，因此我们需要先指定导演。数据源我们选用豆瓣电影。
我们先在豆瓣电影上输入“宁浩”，然后：
页面会呈现出来导演之前的所有电影，然后对页面进行观察，你能观察到以下几个现象：
1、页面默认是 15 条数据反馈，第一页会返回 16 条。其中第一条是导演简要介绍，可以将其理解为广告，接下来的内容才是我们要爬取的重点。
2、每条数据的最后一行是电影的演出人员的信息，第一个人员是导演，其余为演员姓名。姓名之间用“/”分割。
抓取程序的目的是为了生成宁浩导演（你也可以抓取其他导演）的数据集，结果会保存在 csv 文件中。完整的抓取代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
# 下载某个导演的电影数据集
from efficient_apriori import apriori
from lxml import etree
import time
from selenium import webdriver
import csv
driver = webdriver.Edge()
# 设置想要下载的导演 数据集
director = u'宁浩'
# 写 CSV 文件
file_name = './' + director + '.csv'
base_url = 'https://movie.douban.com/subject_search?search_text='+director+'&cat=1002&start='
out = open(file_name,'w', newline='', encoding='utf-8-sig')
csv_write = csv.writer(out, dialect='excel')
flags=[]
# 下载指定页面的数据
def download(request_url):
driver.get(request_url)
time.sleep(1)
html = driver.find_element_by_xpath("//*").get_attribute("outerHTML")
html = etree.HTML(html)
# 设置电影名称，导演演员 的 XPATH
movie_lists = html.xpath("/html/body/div[@id='wrapper']/div[@id='root']/div[1]//div[@class='item-root']/div[@class='detail']/div[@class='title']/a[@class='title-text']")
name_lists = html.xpath("/html/body/div[@id='wrapper']/div[@id='root']/div[1]//div[@class='item-root']/div[@class='detail']/div[@class='meta abstract_2']")
# 获取返回的数据个数
num = len(movie_lists)
if num > 15: # 第一页会有 16 条数据
# 默认第一个不是，所以需要去掉
movie_lists = movie_lists[1:]
name_lists = name_lists[1:]
for (movie, name_list) in zip(movie_lists, name_lists):
# 会存在数据为空的情况
if name_list.text is None:
continue
# 显示下演员名称
print(name_list.text)
names = name_list.text.split('/')
# 判断导演是否为指定的 director
if names[0].strip() == director and movie.text not in flags:
# 将第一个字段设置为电影名称
names[0] = movie.text
flags.append(movie.text)
csv_write.writerow(names)
print('OK') # 代表这页数据下载成功
print(num)
if num >= 14: # 有可能一页会有 14 个电影
# 继续下一页
return True
else:
# 没有下一页
return False
# 开始的 ID 为 0，每页增加 15
start = 0
while start<10000: # 最多抽取 1 万部电影
request_url = base_url + str(start)
# 下载数据，并返回是否有下一页
flag = download(request_url)
if flag:
start = start + 15
else:
break
out.close()
print('finished')
csv文件结果如下：
提示：运行上述代码，你已经打开的Edge会被重启！（如果你没用固然好，要是你用了，那么要对写的文档做好在线保存！否则会被强行中断！！！）
有了数据之后，我们就可以用 Apriori 算法来挖掘频繁项集和关联规则，代码如下
# -*- coding: utf-8 -*-
from efficient_apriori import apriori
import csv
director = u'宁浩'
file_name = './'+director+'.csv'
lists = csv.reader(open(file_name, 'r', encoding='utf-8-sig'))
# 数据加载
data = []
for names in lists:
name_new = []
for name in names:
# 去掉演员数据中的空格
name_new.append(name.strip())
data.append(name_new[1:])
# 挖掘频繁项集和关联规则
itemsets, rules = apriori(data, min_support=0.5, min_confidence=1)
print(itemsets)
print(rules)
代码中都设定了最小支持度和最小置信系数，这样我们可以找到支持度大于 50%，置信系数为 1 的频繁项集和关联规则。
运行结果：
{1: {('徐峥',): 5, ('黄渤',): 6}, 2: {('徐峥', '黄渤'): 5}}
[{徐峥} -> {黄渤}]
你能看出来，宁浩导演喜欢用徐峥和黄渤，并且有徐峥的情况下，一般都会用黄渤。你也可以用上面的代码来挖掘下其他导演选择演员的规律。
总结
实战最主要的是爬取数据，尤其是环境的搭建和最后编码部分。
算法有现成的包efficient-apriori 美 ['eɪprɪ'ɔrɪ]可以使用
Apriori 算法中的最小支持度和最小置信度，一般设置为多少比较合理？
首先，这两个值与数据集大小特征相关。一般来说最小支持度常见的取值有0.5，0.1, 0.05。最小置信度常见的取值有1.0, 0.9, 0.8。可以通过尝试一些取值，然后观察关联结果的方式来调整最小值尺度和最小置信度的取值。
参考文献：
chome浏览器驱动与对应版本https://blog.csdn.net/cz9025/article/details/70160273
chome浏览器汉化下载地址：https://www.wlrjy.com/Soft/156406.html
selenium模拟浏览器+chrome+windows：https://blog.csdn.net/qq_38788128/article/details/80525695
是由于浏览器驱动与浏览器版本不一致造成的！（值得一提的是chrome没有找到官方win64的webdriver，所以chome在w64上用不了）
建议：如果你是linux，mac操作系统，那么按照上面的参考文献，就可以完美完成安装。如果你是window电脑，建议使用自带的Edge浏览器，然后你可以在这个官网下载webdriver（注意与Edge版本匹配）。最后，将下载的webdriver文件复制到python安装目录下（Anaconda放在Anaconda的安装目录下！！！）
selenium初探:WebDriverException解决方法探索(以Chrome浏览器|IE浏览器|Edge浏览器为例)