基于引力模型的Python会员商品推荐算法及代码实现

本文介绍一种基于引力模型的商品推荐算法，并使用Python代码进行实现。

引力模型简介

引力模型是物理学中的一个基本模型，它描述了两个物体之间的相互吸引力。在商品推荐领域，我们可以利用引力模型来模拟会员对商品的吸引力。

数据准备

我们需要准备会员信息和商品信息的数据，包括：

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

模型构建

我们假设商品对会员的吸引力（引力子）y可以用以下公式来表示：

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

其中：

q1：商品价格
q2：会员的任务限额
r：商品与会员之间的距离
k、m、n：待求解的常量

代码实现

import pandas as pd

# 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')

# 计算商品与会员的距离
df['距离'] = ((df['商品GPS纬度'] - df['会员GPS纬度'])**2 + (df['商品GPS经度'] - df['会员GPS经度'])**2)**0.5

# 定义函数计算引力子
def calculate_gravity(q1, q2, r, k, m, n):
    return k * q1 * (q2**m) / (r**n)

# 使用优化算法求解最小引力子和常量k、n、m
from scipy.optimize import minimize

def objective_function(params):
    k, m, n = params
    df['引力子'] = calculate_gravity(df['任务标价'], df['预订任务限额'], df['距离'], k, m, n)
    return df['引力子'].min()

# 设置初始参数
initial_params = [1, 1, 1]

# 使用最小化函数求解参数
result = minimize(objective_function, initial_params)

k, m, n = result.x

# 输出结果
print(f'最小引力子: {result.fun}')
print(f'常量 k: {k}')
print(f'常量 m: {m}')
print(f'常量 n: {n}')
print(f'公式: y = {k:.4f} * q1 * (q2^{m:.4f}) / r^{n:.4f}')

结果分析

通过以上代码，我们可以计算出最小引力子以及常量k、m、n的值。

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代码实现了该算法。该算法可以根据商品与会员之间的距离、商品价格以及会员的任务限额等因素，计算出商品对会员的吸引力，从而实现商品推荐。