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语言进行实现。

引力模型简介

引力模型源于物理学中的万有引力定律，认为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。在商品推荐领域，我们可以将商品和会员看作物理学中的物体，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。

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

算法实现

计算商品与会员的距离

import pandas as pd
import math

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

# 获取商品位置信息
commodity_latitude = df['商品GPS纬度']
commodity_longitude = df['商品GPS经度']

# 获取会员位置信息
member_latitude = df['会员GPS纬度']
member_longitude = df['会员GPS经度']

# 计算商品与会员的距离
distance = []
for i in range(len(df)):
    distance.append(math.sqrt((commodity_latitude[i] - member_latitude[i])**2 + 
                              (commodity_longitude[i] - member_longitude[i])**2))

计算引力子

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

# 设置常量
m = 1
n = 2

# 计算引力子
gravity = []
for i in range(len(df)):
    gravity.append(commodity_price[i] * (task_limit[i]**m) / (distance[i]**n))

求解最小引力子及常量k

# 求最小引力子
min_gravity = min(gravity)

# 计算常量k
k = 1 / min_gravity

# 输出带常量的公式
formula = f'y = {k}*q1*({task_limit[0]}^{m})/r^{n}'
print(formula)

结果分析

最终得到的公式可以用于计算任意商品对特定会员的引力值，引力值越大，代表商品对该会员的吸引力越大，也即该商品越有可能被推荐给该会员。

总结

本文介绍了一种基于引力模型的商品推荐算法，并使用Python语言进行了实现。该算法简单易懂，可以有效地根据商品价格、会员位置、任务限额等因素进行商品推荐。