用python计算两个列表的全排列组合(元组形式),并将结果作为保存至一个新的列表中。 L1 = ['香蕉', '苹果', '橙子'] L2 = ['可乐', '牛奶']
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1 定义 亲和性分析指的是根据样本个体之间的相似度来确定它们之间关系的亲疏 2 应⽤ 向⽹站⽤户提供多样性化的服务或投放定向⼴告 为了向⽤户推荐电影或商品,⽽卖给他们⼀些与之相关的商品 3 实例 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,⽐如说某个⽤户“在购买苹果之后,再购买来⾹蕉”,那么对于 该⽤户来说,“苹果”和“⾹蕉”这两个样本具有⼀定的亲和性。当然这个只是⼀种简单的假设,并没有⼤数据的统计和分析。 规则:“如果顾客购买来商品X,那么他们可能购买商品Y” ⽀持度:指数据集中规则应验的次数,有时候可能需要对⽀持度进⾏规范化 置信度:指的是规则准确率,即符合给定条件的所有规则中,跟当前规则结论⼀致的⽐例 *多件商品的规则会很复杂,此处做了⼀定的简化 4 ⽣成数据 假设有5中商品:[“bread”, “milk”, “cheese”, “apples”, “bananas”],然后构建⼀个字典,⽤来存取两种商品是否存在关联, ⽐如dict[1,3] = 1就表⽰“顾客在购买milk之后,⼜购买了apples”
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