import unittest
import user_code
import importlib

class TestTask(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        self.user_code = user_code

    def test_basic_frequency(self):
        transactions = [
            ['a', 'b', 'c'],
            ['b', 'c', 'd'],
            ['a', 'b', 'd'],
            ['a', 'c', 'd', 'e'],
            ['a', 'b', 'c', 'd']
        ]
        min_support = 3
        result = self.user_code.find_frequent_single_items(transactions, min_support)
        expected = [('a', 4), ('b', 4), ('c', 4), ('d', 4)]
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, list),
            "Returned value is a list",
            f"Returned value is not a list: {type(result)}"
        )
        _dynamic_test(
            self,
            all(isinstance(x, tuple) and len(x) == 2 for x in result),
            "Each element is a tuple (item, support)",
            f"Result contains non-tuple elements: {result}"
        )
        _dynamic_test(
            self,
            sorted(result) == sorted(expected),
            "Correct frequent items for min_support 3",
            f"Expected {expected}, got {result}"
        )

    def test_sorting(self):
        transactions = [
            ['x', 'y', 'z'],
            ['y', 'z'],
            ['x', 'y'],
            ['y'],
            ['x', 'y', 'z']
        ]
        min_support = 2
        result = self.user_code.find_frequent_single_items(transactions, min_support)
        expected = [('y', 5), ('x', 3), ('z', 3)]
        _dynamic_test(
            self,
            result == expected,
            "Items sorted by support desc, then lexicographically",
            f"Expected {expected}, got {result}"
        )

    def test_min_support(self):
        transactions = [
            ['a'],
            ['b'],
            ['c'],
            ['d'],
            ['e']
        ]
        min_support = 1
        result = self.user_code.find_frequent_single_items(transactions, min_support)
        expected = [('a', 1), ('b', 1), ('c', 1), ('d', 1), ('e', 1)]
        _dynamic_test(
            self,
            sorted(result) == sorted(expected),
            "All items returned when min_support is 1",
            f"Expected {expected}, got {result}"
        )

    def test_empty_result(self):
        transactions = [
            ['a', 'b'],
            ['b', 'c'],
            ['c', 'd']
        ]
        min_support = 5
        result = self.user_code.find_frequent_single_items(transactions, min_support)
        _dynamic_test(
            self,
            result == [],
            "Returns empty list if no items meet min_support",
            f"Expected empty list, got {result}"
        )

    def test_sample_dataset(self):
        transactions = [
            ['milk', 'bread', 'eggs'],
            ['bread', 'butter'],
            ['milk', 'bread', 'butter', 'eggs'],
            ['bread', 'eggs'],
            ['milk', 'bread', 'eggs'],
            ['butter', 'eggs'],
            ['milk', 'bread'],
            ['milk', 'eggs'],
            ['bread', 'butter'],
            ['milk', 'bread', 'eggs', 'butter']
        ]
        min_support = 3
        result = self.user_code.find_frequent_single_items(transactions, min_support)
        expected = [('bread', 8), ('eggs', 7), ('milk', 6), ('butter', 5)]
        _dynamic_test(
            self,
            result == expected,
            "Correct frequent items for sample dataset",
            f"Expected {expected}, got {result}"
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


test_main.py

Acquisisci le competenze necessarie per progettare, implementare e scalare motori di raccomandazione moderni e modelli di associazione transazionale. Passa dall'analisi dei dati grezzi delle transazioni retail utilizzando principi algoritmici classici come Apriori e FP-Growth alla costruzione di sistemi avanzati di personalizzazione tramite collaborative filtering e fattorizzazione di matrici. Impara a progettare pipeline di dati che alimentano i livelli di scoperta dei moderni negozi digitali e incrementano le metriche di coinvolgimento degli utenti.

Scopri come individuare relazioni nascoste all'interno di strutture di dati transazionali di grandi dimensioni. Approfondisci i principali modelli matematici utilizzati dai grandi rivenditori per ottimizzare la disposizione degli scaffali, le strutture di inventario e le strategie di bundling dei prodotti.

**Qual è il principale vantaggio di FP-Growth rispetto ad Apriori?**

Come comprime un FP-Tree i dati delle transazioni?

Qual è un metodo comune per filtrare le regole non utili?

Quale metrica è la più utile per identificare bundle di prodotti ad alto valore?

Quando Apriori diventa impraticabile per grandi dataset?

Cos'è una regola ridondante nell'analisi delle associazioni?

Porta le tue conoscenze algoritmiche al livello successivo gestendo grandi quantità di dati transazionali aziendali senza problemi di memoria. Apprendi l'uso di alberi compressi ad alte prestazioni e scopri come eliminare il rumore commerciale dai pattern delle regole.

Acquisire esperienza pratica nella costruzione dei motori di raccomandazione che alimentano le moderne piattaforme digitali. Imparare a superare le semplici aggregazioni di prodotti per mappare i comportamenti storici degli utenti, le valutazioni e le abitudini di consumo condivise.

Approfondimento dei fondamenti matematici dei modelli avanzati di machine learning per dataset sparsi. Analisi delle caratteristiche latenti nascoste nei dati di feedback multidimensionali degli utenti per prevedere con precisione le interazioni mancanti.

Sfida: Tutti gli Elementi Frequenti

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