基于引力模型的商品推荐算法及Python实现

1. 引言

在电商平台、在线服务等领域，个性化推荐系统扮演着至关重要的角色。其中，基于用户行为和特征的推荐算法是研究热点之一。本文将介绍一种基于引力模型的商品推荐算法，并结合Python代码进行实现。

2. 引力模型

引力模型源于物理学中的万有引力定律，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。受此启发，我们可以将商品和会员看作两个物体，商品价格、会员任务限额等因素可以类比为物体的质量，商品与会员之间的距离可以利用地理位置信息计算得出。

3. 模型构建

假设商品对会员的吸引力用'引力子'表示，记为'y'。商品价格为'q1'，会员任务限额为'q2'，商品关于会员的距离为'r'。我们设定一个常量'k'和两个指数'm'和'n'，则可以建立如下引力模型：

y = k * q1 * (q2 ^ m) / (r ^ n)

4. 数据处理与参数求解

为了求解模型中的常量'k'和指数'm'和'n'，我们需要利用实际数据进行分析。假设我们有一个包含商品信息、会员信息以及地理位置的Excel文件'附件二：会员信息数据.xlsx'。pythonimport pandas as pdimport math

读取Excel文件data = pd.read_excel('D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')

提取所需的列数据q1 = data['任务标价']q2 = data['预订任务限额']r = data.apply(lambda row: math.sqrt((row['商品GPS纬度'] - row['会员GPS纬度'])**2 + (row['商品GPS经度'] - row['会员GPS经度'])**2), axis=1)

寻找最小引力子及其对应的常数min_y = float('inf')best_k, best_m, best_n = None, None, None

遍历可能的常数和指数组合for k in range(1, 10): for m in range(1, 10): for n in range(1, 10): y_values = k * q1 * (q2 ** m) / (r ** n) current_min_y = min(y_values) if current_min_y < min_y: min_y = current_min_y best_k, best_m, best_n = k, m, n

输出带常量的公式print(f'y = {best_k}q1(q2^{best_m})/r^{best_n}')

5. 结论

本文介绍了一种基于引力模型的商品推荐算法，并通过Python代码示例演示了如何利用实际数据求解模型参数。需要注意的是，上述模型和参数选择仅供参考，实际应用中需要根据具体业务场景和数据特点进行调整。