大数据中电子商务需求信息资源提取仿真  被引量:3

Electronic Commerce Needs Information Resource Extraction Simulation in Big Data

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作  者:廖娟[1] 阮运飞 

机构地区:[1]凯里学院信息工程学院,贵州凯里556011 [2]凯里学院化学与材料工程学院,贵州凯里556011

出  处:《计算机仿真》2017年第7期298-301,368,共5页Computer Simulation

基  金:贵州省教育厅自科立项项目(黔教合KY字[2016]309)

摘  要:对大数据中电子商务需求的信息资源进行提取,可有效的解决庞大数据背景的不确定性。对电子商务的需求信息资源的提取,需要计算出电子商务方案最大化效用,并对其排序,完成信息的提取。传统方法对选取的可行方案进行预测,通过群体多目标选取出资源提取渠道,但并没有对不同方案进行比较筛选,导致提取精度偏低。提出基于区间数的大数据背景下电子商务需求信息资源提取方法。结合误差传递理论对所形成的区间矩阵进行规范化处理,组建电子商务需求信息资源提取多目标规划模型,计算出电子商务需求信息资源提取的理想权重向量,利用多准则提取分析理论计算出电子商务方案最大化群体效用、最小化个体遗憾度以及综合前景值,按照电子商务方案综合前景值的大小排序选取最优电子商务方案。实验结果表明,所提方法能够更真实地描述实际提取过程,且提取可行性和有效性较优。An extraction method of information resource required by electronic commerce under big data back- ground is proposed based on interval number. The normalized process for generated interval matrix integrated with propagation of error is carried out, and a multi-objective programming model of the extraction of information resource is built. Then the ideal weight vector of the extraction is worked out. In addition, the multi-criteria extraction analy- sis theory is used to work out the maximization group effectiveness of electronic commerce project, degree of minimi- zation individual regret, and comprehensive prospect value. Finally, the optimal scheme of electronic commerce is se- lected according to rank of value of comprehensive prospect. Experimental results show that the method can factually describe actual extraction process. It has good extraction feasibility and validity.

关 键 词:大数据 电子商务 需求信息资源提取 

分 类 号:TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

参考文献:

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