基于引力模型的商品推荐算法及Python实现

在电商和物流领域，如何将合适的商品推荐给合适的会员是一个重要问题。本文介绍一种基于引力模型的商品推荐算法，并利用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，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。在商品推荐领域，我们可以将商品和会员看作两个物体，商品的价格、会员的任务限额等因素可以类比为物体的质量，商品和会员之间的地理位置距离可以类比为物体之间的距离。

2. 模型构建

本模型中，我们使用以下公式计算商品对会员的引力值：

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

其中：

y：商品对会员的引力值
q1：商品价格
q2：会员任务限额
r：商品和会员之间的距离
k、m、n：常量

3. Python代码实现

import pandas as pd
import math

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

# 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']

# 计算商品和会员之间的距离
distance = []
for i in range(len(df)):
    x = (product_latitude[i] - member_latitude[i]) ** 2
    y = (product_longitude[i] - member_longitude[i]) ** 2
    dist = math.sqrt(x + y)
    distance.append(dist)

# 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']

# 求解最小引力子和常量k、n、m
min_gravity = float('inf')
k = 0
n = 0
m = 0

for i in range(len(df)):
    q1 = product_price[i]
    q2 = task_limit[i]
    r = distance[i]
    gravity = k * q1 * (q2 ** m) / (r ** n)
    if gravity < min_gravity:
        min_gravity = gravity
        k = 1 / q1
        n = 2
        m = 1

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

4. 结果分析

通过以上代码，我们可以求解出最小引力子以及常量k、n、m的值，并得到最终的引力模型公式。

5. 结论

基于引力模型的商品推荐算法可以有效地考虑商品价格、会员任务限额和地理位置距离等因素，从而实现更精准的商品推荐。同时，Python代码的实现也为该算法的应用提供了便利。