При использовании алгоритма Apriori для анализа ассоциаций между товарами, необходимо учитывать, как вы будете обновлять данные в базе при появлении новых покупок.
В вашем случае, если у вас уже есть запись о том, что клиент приобрёл три товара, и затем он добавляет четвёртый товар, наилучший подход — это просто добавить новую запись, которая будет включать этот четвёртый товар.
### Вот несколько рекомендаций по этому процессу:
1. **Не удаляйте предыдущие записи**: Не стоит удалять первую запись с тремя товарами, если она всё ещё актуальна. Однако важно сохранять историю покупок, так как это может дать более полное представление о поведении клиента.
2. **Добавляйте новые записи**: Создайте новую запись, которая будет учитывать все четыре товара. Это может быть сделано путем создания нового набора данных, который будет содержать комбинацию всех товаров, которые клиент приобрёл за всё время.
3. **Переобучение модели**: После добавления новых данных может потребоваться переобучение модели. Алгоритм Apriori будет анализировать все наборы товаров в вашей базе. Это позволит выявить новые ассоциации, которые могли возникнуть благодаря добавлению нового товара.
4. **Анализ старых и новых данных**: Вы можете также рассмотреть возможность анализа как новых, так и старых данных каким-либо образом (например, делая срезы данных по временным интервалам), чтобы увидеть, как изменяются ассоциации во времени.
Обратите внимание, что алгоритм Apriori эффективнее работает с большими объемами данных, и хранение всей истории покупок клиентов является хорошей практикой, так как помогает лучше понять тенденции и предпочтения.