基于引力模型的会员商品匹配度分析及Python实现

基于引力模型的会员商品匹配度分析及Python实现本文将利用引力模型分析会员与商品之间的匹配度，并使用Python代码进行实现。1. 引力模型简介引力模型源于物理学中的万有引力定律，被广泛应用于市场营销、区域经济学等领域。其基本思想是：两个物体之间的引力与它们的质量成正比，与它们之间距离的平方成反比。在会员商品匹配度分析中，我们可以将会员和商品看作两个物体，商品价格、会员任务限额等因素可以类比为物体的质量，会员与商品之间的距离可以类比为空间距离。2. 数据准备假设我们有一个名为'附件二：会员信息数据.xlsx'的Excel文件，其中包含以下数据列：* '商品GPS纬度'：商品的纬度坐标* '商品GPS经度'：商品的经度坐标* '会员GPS纬度'：会员的纬度坐标* '会员GPS经度'：会员的经度坐标* '预订任务限额'：每个会员对应的任务限额* '任务标价'：商品的价格3. Python代码实现pythonimport pandas as pdimport math# 读取Excel文件df = pd.read_excel(r'D:/pythonProject3/会员信息/附件二：会员信息数据.xlsx')# 获取商品和会员的位置信息product_latitude = df['商品GPS纬度']product_longitude = df['商品GPS经度']member_latitude = df['会员GPS纬度']member_longitude = df['会员GPS经度']# 获取任务限额和商品价格task_limit = df['预订任务限额']product_price = df['任务标价']# 计算距离distance = ((product_latitude - member_latitude)**2 + (product_longitude - member_longitude)2)0.5# 定义引力子函数def gravity(q1, q2, r, k, m, n): return k * q1 * (q2m) / (rn)# 初始化参数k = 1m = 1n = 1# 使用优化算法求解最佳参数 (例如，使用scipy.optimize库)# ...# 输出带常量的公式print(f'公式: y = {k}q1({q2}^{m})/r^{n}')# 计算引力子y = gravity(product_price, task_limit, distance, k, m, n)# 打印结果print(f'最小引力子: {y.min()}')4. 结果分析通过以上代码，我们可以计算出每个会员与每件商品之间的引力子，从而量化会员与商品之间的匹配程度。引力子越大，代表会员对该商品的兴趣度越高，匹配度也越高。5. 总结本文介绍了如何利用引力模型分析会员与商品之间的匹配度，并使用Python代码进行了实现。该模型可以帮助企业更好地了解会员需求，进行精准营销，提高商品推荐的有效性。