移动网络电子商务物流信息实时提取方法研究

张薇 四川职业技术学院

前言：对于电子商务物流信息的实时提取，会影响到物流定位及信息处理等工作的质量及效果，当前的主流提取方法，对电子商务物流信息提取的稳定性提出要求，这种情况下，就需要采取有效措施优化电子商务物流信息的实时提取效果。

一、电子商务物流信息特征矢量

电子商务物流信息的实时提取，需要对信息的时间序列及数据向量加以计算，确定计算结果，用以实时替换电子商务物流信息，新建粒子群，以调整商务物流信息，以商务物流信息的具体特征为基础，进行矢量重新打造，从而实现对于物流信息的精准分类，保证电子商务物流信息特征矢量的均衡性。

在对电子商务物流信息加以实时提取时，需要对工作的重点有所明确，检验信息产生及其所产生的粒子群进行检验，概率为p（x0），则其粒子群为。在移动网络环境下，网络数据与线性函数之间的距离被无限拉近，对物流信息数据权值加以输入，以R表现其局部信息的提取，通过这种方式对粒子群信息集合的最值加以计算。物流信息数据集中，包含若干数据样本，其信息数据集合以X表示，可确定其物流信息表达式：

该表达式中，存在物流数据向量：

对电子商务物流信息表达式加以替换为：

新建粒子群，调整电子商务物流信息，重新构建其矢量特征，确定电子商务物理信息矢量特征的表达式，即：

经过以上论述，新建粒子群以革新电子商务物流信息，并对其加以重新调整。

二、基于粒子群优化算法的物流信息实时提取

经过以上论述，重新构建电子商务物流信息特征矢量的情况下，可采用混沌差分算法的全局搜索性能，集中物流信息的特征矢量及其数据信息，整合其聚类粒子权值，并加以计算。在推动粒子群进化的过程中，对物流信息混沌扰动矢量加以引入，结合模糊算法，对电子商务物流信的个体/整体最优解进行计算，确定其聚类中心扰动矢量，确定信息聚类矩阵，以及适应度目标函数。对拥有最小物流信息目标适应度函数值的个体加以定位，有效调整并重新打造信息，便于对其实时提取。

若移动网络环境下，电子商务物流信息特征矢量数据集存在均匀性与遍历性，假设该数据集为，M个个体物流信息粒子共同组成粒子群，则在最优目标导向下，电子商务物流信息数据集中，满足其目标最优化的有限数据集为：

基于以上计算，确定移动网络环境下的电子商务物流信息个体及整体的最优解，计算其聚类中心扰动矢量，对标准粒子群加以优化，确定其电子商务物流信息聚类矩阵[1]。在此基础上，充分体现电子商务物流信息聚类的同时所表现出的种群变化性，将其与聚类算法相互融合，计算粒子群差分扰动环境下的物流信息适应度目标函数：

计算物流信息最大向量，以及物流信息样本的距离：

进而对物流信息聚类数据加以计算，

通过粒子群差分扰动计算，确定其产生相应物流信息的初始隶属度矩阵，将该矩阵纳入到种群个体，确定该个体扰动变量表达式，经过一系列计算，确定梯度下降情况下的电子商务物流信息范围下的信息序列及其表达式，加以计算，可确定移动网络环境下的电子商务物流信息聚类正处于稳定状态下，向其间增加若干扰动变量的混沌分量。

为尽可能保证粒子群差分扰动状态的搜索效果，并保证其全局搜索性能与局部所搜性能的均衡性，保证整体最优，则应当对电子商务环境下的物流信息种群进化历程中的本代多样性因子加以计算。

门限值差值越小，全局搜索与局部搜索性能之间的均衡性就越突出，与电子商务物流信息优化的目标愈发贴近，从而对物流信息适应度目标函数的最小值加以确定，优化粒子群的基础上，结合其优化算法，采集电子商务物流信息数据，对物流信息个体及整体个体加以明确，提炼电子商务物流信息中的第j个粒子物流信息的样本值，基于这一方式对其加以进一步优化及调整，具体的调整方法在于：

整合电子商务物流信息及物流个体粒子的具体位置的相关信息数据，计算个体及整体最优物流信息的采样值。

基于粒子群的差分扰动进化算法，扰动并分解移动网络中的电子商务物流信息的粒子群，计算其中某粒子在全局优化扰动下的聚类中心概率数值[2]。整合移动网络环境下的某电子商务物流信息动态惯性权重及聚类中心调解参数，其概率值加以计算。基于各种电子商务物流信息的类型划分，对最为适宜的物流信息个体最小值加以计算在粒子群中增加电子商务物流信息的扰动序列，重新打造电子商务物流信息，并加以提取，通过以下公式进行计算：

三、结果分析

经过以上一系列计算，采用有效的性能测评方法，对其有效性加以明确，经过测评可以确定，本文所采取的提取方法，其查询结果与真实数值基本相同，聚类中心调节参数的不同取值，对物流信息加以提取，可确定其提取运行时间具备稳定性与适应性，所提取的运行时间持续上升，到达一定峰值，呈现出持续状态，进而下降。实际上，参数的调整，会对运行时间带来改变。

结语：移动信息网络环境下，对于电子商务行业物流信息的提取，可采用分布提取方法，并且对时间及通信效率加以详细计算。出于提高物流信息接收效率、缩短信息接收时间的考量，可以粒子群优化算法为基础，对分布式物流信息加以实时提取。