Как найти значения (идентификаторы пользователей), которые часто встречаются вместе, на основе метки времени?
Мой вопрос связан с этим вопросом: Создание сеанса на основе анализа файла журнала с помощью pandas - однако мои данные уже сессионные, я хочу чтобы сделать еще один шаг и найти пользователей, которые входят в систему в одно и то же время, что означает, что «sessionBegin» находится рядом.
Конечно, мы должны установить степень детализации, давайте предположим, что пользователи, у которых 'sessionBegin' меньше 30 минут, вошли в систему в одно и то же время.
# my data (a series with level-2 index):
sessionBegin
userID sessionID
A 1 2014-5-7 14:15
A 2 2014-5-8 16:30
B 3 2014-5-7 20:33
C 4 2014-5-7 14:20
C 5 2014-5-7 18:58
C 5 2014-5-8 16:30
D 6 2014-5-7 15:01
D 6 2014-5-8 12:04
В этом примере явно наблюдается совпадение (статистическая зависимость?) между userID A и C.
Я думал установить метку времени как индекс и использовать скользящее окно размером 30 минут, но теперь я знал, как распознавать повторяющиеся наборы идентификаторов пользователей. Можно ли распознавать не только пары идентификаторов пользователей, но и более крупные наборы?
