关联规则学习有相当多的材料基于同一订单/同时购买的产品的相关性。但是，我想知道是否有一种方法可以识别彼此靠近但不在一起订购的产品之间的这种关系。

例如，客户在第一周购买了一支铅笔，但后来在第二周购买了一块橡皮。然后一年后他们做同样的事情。但也适用于所有表现出类似行为的客户。然后，我的目标是将其与订单中购买的产品的相关系数结合在一起。

我考虑给购买之前或之后的每个日期赋予递减的权重（1/n 天），然后将客户购买日期历史的总日期值与产品 A 与产品 B 进行比较。但这似乎是相当冗长的方法。

只是寻找一个过程来实现这一点，但 python 提示也会有所帮助。

提前致谢。