Python商品相关性分析设计

亲和性分析指根据样本个体的相似度来确定它们之间的亲疏关系，这种方法可以应用于向网站用户提供多样性化的服务或针对用户投放定向广告。同时，也可以用于向用户推荐电影或商品，以及卖给他们与之相关的商品。在本设计中，我们通过计算购买不同商品之间的相关性来分析商品之间的亲和性。例如，如果某个用户在购买苹果之后又购买了香蕉，则对于该用户而言， "苹果"和 "香蕉" 这两个样本具有一定的亲和性。

多件商品之间的规则会非常复杂，因此我们设计使用字典来存储两种商品之间是否存在关联。最终，我们可以通过支持度和置信度来评估数据集中规则应验的次数和准确率。这种方法可以有效地帮助我们提供商品推荐服务。