Prefixspan 算法的 Python 实现，是那种一看就觉得“哎哟，还挺好上手”的工具。算法本身是老牌选手——2001 年 Pei 大神提出的，主打一个轻装上阵、甩掉 Apriori 那堆候选集的累赘。

频繁项集挖掘这块儿，Prefixspan 的策略是通过“前缀投影”一点点深入，递归地往下挖。你不用担心爆炸式的组合，它自己会剪枝，挺聪明的。嗯，这也正是它在大数据里比较吃香的原因。

你只要先用pandas把交易数据成DataFrame，按订单分组就 OK 了。，借个LabelEncoder或者自己写个映射函数，把商品名转成数字，编码之后更方便。

实现的时候，大体思路是先搞一轮频繁项集，再从这些里头挑出能继续扩展的，像树一样一层层往下长。如果某个前缀都不频繁了，那它的“后代”也没戏，就直接剪掉，省时间还省空间。

代码部分用的是Python 2.7，虽然有点老，但用生成器、迭代器优化得还不错，内存占用不高。你在运行的时候记得设好最小支持度，太高找不到结果，太低又会太多，不好选。

如果你想深入搞点关联规则，这套里也了对应的生成逻辑。常见的If A then B规则，搭配支持度和置信度来看，还挺实用。

如果你平时做用户行为、电商推荐这类项目，那这套 Prefixspan 实现还蛮值得一试的。别忘了里面还有数据集和测试用例，跑一跑看看效果。

如果你想补补基础，Apriori 算法的文章也可以看看，对比一下会更清晰。