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

Оволодіння навичками проєктування, впровадження та масштабування сучасних систем рекомендацій і моделей асоціацій у транзакційних даних. Перехід від аналізу сирих роздрібних чеків із використанням класичних алгоритмічних принципів, таких як Apriori та FP-Growth, до створення розвинених систем персоналізації на основі колаборативної фільтрації та матричної факторизації. Вивчення інженерії дата-пайплайнів, які забезпечують роботу сучасних цифрових вітрин і підвищують показники залучення користувачів.

Дізнайтеся, як знаходити приховані взаємозв'язки у великих структурах транзакційних даних. Ознайомтеся з основними математичними підходами, які використовують великі роздрібні компанії для оптимізації розміщення товарів на полицях, структури запасів та стратегій комплектування продуктів.

**Яка основна перевага FP-Growth над Apriori?**

Як FP-Tree стискає транзакційні дані?

Який поширений метод фільтрації некорисних правил?

Яка метрика є найкориснішою для виявлення цінних товарних наборів?

Коли алгоритм Apriori стає непрактичним для великих наборів даних?

Що таке надлишкове правило в асоціативному аналізі?

Поглиблення алгоритмічних знань шляхом обробки великих корпоративних транзакційних даних без збоїв пам'яті. Оволодіння високопродуктивними стисненими деревами та виявлення способів усунення комерційного шуму з шаблонів правил.

Отримайте практичний досвід у створенні рекомендованих систем, які забезпечують роботу сучасних цифрових платформ. Дізнайтеся, як виходити за межі групування продуктів для аналізу історичних поведінкових даних користувачів, оцінок і спільних споживчих звичок.

Занурення у математичні основи передових моделей машинного навчання для розріджених наборів даних. Виявлення прихованих латентних ознак у багатовимірних даних відгуків користувачів для точного прогнозування відсутніх взаємодій.

Challenge: All Frequent Items

Рішення