基于引力模型的商品推荐算法及Python实现

本文将介绍一种基于引力模型的商品推荐算法，并使用 Python 进行实现。该算法利用商品价格、会员任务限额、地理位置等因素，计算商品对会员的吸引力。

引力模型

引力模型假设两个物体之间的吸引力与它们的质量成正比，与它们之间距离的平方成反比。在本案例中，我们可以将商品和会员看作两个物体，商品价格和会员任务限额可以类比为物体的质量，商品和会员之间的距离可以使用地理位置信息计算得出。

数据准备

假设我们有一个 Excel 文件，其中包含以下数据：

商品GPS纬度
商品GPS经度
会员GPS纬度
会员GPS经度
预订任务限额
任务标价

代码实现

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('商品会员数据.xlsx')

# 获取商品和会员的位置信息
product_latitude = data['商品GPS纬度']
product_longitude = data['商品GPS经度']
member_latitude = data['会员GPS纬度']
member_longitude = data['会员GPS经度']

# 获取任务限额和商品价格
task_limit = data['预订任务限额']
product_price = data['任务标价']

# 定义常量k、n和m
k = 0
n = 0
m = 0

# 初始化最小引力子为一个较大的值
min_y = float('inf')

# 遍历每个数据点，计算引力子并更新最小引力子和对应的常量值
for i in range(len(data)):
    q1 = product_price[i]
    q2 = task_limit[i]
    r = ((product_latitude[i] - member_latitude[i])**2 + (product_longitude[i] - member_longitude[i])**2)**0.5
    y = (k * q1 * (q2**m)) / (r**n)
    
    if y < min_y:
        min_y = y
        k = q1 / (q2**m)
        n = 2
        m = 1

# 输出带常量的公式
print(f'y = {k}*q1*q2 / r^{n}')

# 输出最小引力子的值
print('最小引力子y的值为:', min_y)

代码说明

首先，使用 pandas 库读取 Excel 文件中的数据。
然后，根据给定的公式，计算出最小引力子的值，并找到对应的常量 k、n 和 m。
最后，输出带常量的公式和最小引力子的值。

注意

代码中的路径 '商品会员数据.xlsx' 应根据实际情况进行修改。
该代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。

希望本文能够帮助您理解如何使用 Python 实现基于引力模型的商品推荐算法。