0 引言

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展，電子商務已經(jīng)成為現(xiàn)代商業(yè)的重要組成部分。企業(yè)對消費者(Business to Consumer, B2C)電商模式，即企業(yè)直接面向消費者銷售商品或服務，已經(jīng)成為日常生活中不可或缺的一部分。然而，這種商業(yè)模式也帶來了諸多挑戰(zhàn)，其中之一就是物流網(wǎng)絡的實時信息提取。實時、準確的物流信息對于電商企業(yè)來說至關(guān)重要，如何從海量的電商物流網(wǎng)絡信息中提取出有價值的信息，成為了一個亟待解決的問題。

目前，盡管已經(jīng)有了一些關(guān)于電商物流網(wǎng)絡信息提取的研究工作，傳統(tǒng)的信息提取方法往往受到數(shù)據(jù)量大、信息復雜度高等因素的限制，難以滿足實時性和準確性的要求[1][2]。因此，開發(fā)一種高效的信息提取方法成為了亟待解決的問題，本文提出基于多尺度深度學習的B2C電商物流網(wǎng)絡信息實時提取。多尺度深度學習具有強大的特征學習和分類能力，為電商物流網(wǎng)絡信息的實時提取提供了新的思路。多尺度深度學習作為一種先進的深度學習技術(shù)，能夠從不同尺度上處理數(shù)據(jù)，有效應對數(shù)據(jù)量大、信息復雜度高等問題。

1 挖掘B2C電商物流網(wǎng)絡信息

挖掘B2C電商物流網(wǎng)絡信息，基于蘊含關(guān)聯(lián)規(guī)則收集B2C電商平臺的物流信息假設Qd表示本文挖掘信息的關(guān)聯(lián)規(guī)則，計算關(guān)聯(lián)強度Gq,公式為：

式中，Hf代表電商物流網(wǎng)絡信息的增益率；Ra代表電商物流網(wǎng)絡信息的置信度。在利用關(guān)聯(lián)強度對B2C電商物流網(wǎng)絡信息的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行度量時，將關(guān)聯(lián)規(guī)則劃分為三種度量方式，分別是關(guān)聯(lián)的支持情況、可信情況以及覆蓋范圍。用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B2C電商物流網(wǎng)絡信息，如下式所示：

式中，C1代表支持情況的關(guān)聯(lián)規(guī)則；C2代表可信情況的關(guān)聯(lián)規(guī)則；C3代表覆蓋范圍的關(guān)聯(lián)規(guī)則。利用公式(2),通過對B2C電子商務物流網(wǎng)絡各信息節(jié)點的元素個數(shù)的計算，遍

歷所有物流網(wǎng)絡信息，達到收集全部B2C電商物流信息的目的。

2 預處理電商物流網(wǎng)絡有效信息

在挖掘B2C電商物流網(wǎng)絡信息后，本文對電商物流網(wǎng)絡信息進行降維，針對孤立點的敏感性，對數(shù)據(jù)進行預處理[3]。假定D0表示B2C電商物流網(wǎng)絡的有效信息變量劃分的出發(fā)點，將有效信息的返回狀態(tài)表達為：

式中，A代表有效的B2C電商物流網(wǎng)絡信息變量；B代表無效的B2C電商物流網(wǎng)絡信息變量；f(Y)代表物流信息校正函數(shù)；u代表物流需求系數(shù)。

在對B2C電商物流網(wǎng)絡信息的有效信息進行降維時，使用方差對其進行度量?？紤]到B2C電商物流網(wǎng)絡中的有效信息存在著噪音干擾，利用濾波技術(shù)去除其干擾，并從中抽取出了有效的信息相關(guān)性，在t時間點上，由有效信息節(jié)點i對節(jié)點j進行特征挖掘的概率密度Iij是：

式中，U代表物流信息向量重建函數(shù)，wik${}_{?}^{?}$代表最佳物流信息權(quán)重。在此基礎上，針對B2C電商物流網(wǎng)絡中的有效信息，通過引入偏差的概念對其進行校正，并通過過濾去除不相關(guān)、不連續(xù)的有效信息點，實現(xiàn)對B2C電商物流網(wǎng)絡信息的有效信息的預處理。

3 利用多尺度深度學習重構(gòu)電商物流信息的特征矢量

本文利用多尺度深度學習重構(gòu)B2C電商物流網(wǎng)絡信息的特征矢量，主要是通過構(gòu)建一個多尺度的自編碼器來實現(xiàn)。自編碼器是一種嘗試重建輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡，通常被應用于非監(jiān)督的學習算法[4]。在本文的自編碼器中，每一個隱藏層的輸出都可以看作是原數(shù)據(jù)的一個抽象表達，通過節(jié)點數(shù)目比原數(shù)據(jù)少，可以將高維的數(shù)據(jù)進行壓縮，進而獲得低維數(shù)據(jù)。示意圖如圖1所示。

在圖1降維示意圖的基礎上，本文提出一種分層貪心學習的方法。通過一次只對一層網(wǎng)絡進行訓練，直到該層網(wǎng)絡完成后再進行第二個隱藏層網(wǎng)絡的學習。在每層訓練中，將已有的k-1層固定下來，再添加新的k層，最后以前面的k-1層的輸出為特征矢量結(jié)果。

4 動態(tài)實時提取電商物流網(wǎng)絡重構(gòu)信息

本文選定B2C電商物流網(wǎng)絡信息為研究對象，對物流網(wǎng)絡信息進行提取。采用基于混沌差分進化算法的全局尋優(yōu)能力，求解出具有一定數(shù)量級的物流信息特征向量集合的群粒權(quán)重。基于混沌差分進化算法的全局尋優(yōu)能力函數(shù)可以表示為：

式中，w代表特征向量的權(quán)重；f(x)代表特征向量的函數(shù)值。通過優(yōu)化權(quán)重w,使得sum(n)的值達到最大。為了尋找最小的物流信息適合度函數(shù)S,進行如下調(diào)整與重組：

式中，T(J,m)代表調(diào)整與重組的過程?；谧钚〉奈锪餍畔⑦m合度函數(shù)，通過不斷優(yōu)化，對B2C電子商務物流網(wǎng)絡中的信息進行實時的、準確地提取，公式為：

式中，D代表B2C電子商務物流網(wǎng)絡信息。通過上述步驟，實現(xiàn)對B2C電子商務物流網(wǎng)絡中的信息實時提取。

5 實驗

為證明本文方法的有效性，與文獻[]下基于深度學習算法的信息提取方法、文獻[]下基于多尺度信息交互的信息提取方法進行對比實驗。實驗收集B2C電商平臺的物流網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，包括訂單信息、物流狀態(tài)、用戶行為等。然后，使用多尺度深度學習算法以及對比方法對這些數(shù)據(jù)進行分析，提取實時的物流信息。本文構(gòu)建一個特定的實驗環(huán)境，表1是本文設置實驗參數(shù)。

利用本文方法與文獻[1]方法、文獻[2]方法進行對比實驗，實驗結(jié)果如圖2所示。

由圖2可知，本文方法在獲取B2C電商物流網(wǎng)絡信息時的噪聲最多為16dB以下，文獻[1]方法和文獻[2]方法的噪聲分別在20dB和23dB左右。由此表明，本文方法在提取B2C電商物流網(wǎng)絡信息時的噪聲含量最少，可以有效地減少在提取B2C電商物流網(wǎng)絡信息時的噪聲含量，提升了提取效果。

6 結(jié)語

基于多尺度深度學習的B2C電商物流網(wǎng)絡信息實時提取技術(shù)，為電商物流領(lǐng)域帶來了革新性的突破，該技術(shù)能夠?qū)崟r、精準地提取電商物流網(wǎng)絡中的各類信息，從而極大地提升了電商平臺的運營效率。通過多尺度深度學習的應用，該技術(shù)能夠全面、深入地理解物流網(wǎng)絡的復雜性和動態(tài)性，進而實現(xiàn)信息的快速、準確處理。不僅增強了電商平臺的競爭力，還推動了整個電商物流領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。通過實驗可知，所研究技術(shù)能夠有效地減少在提取B2C電商物流網(wǎng)絡信息時的噪聲含量，提升了提取效果。對于未來的研究工作，如何有效地處理和分析這些多模態(tài)數(shù)據(jù)，提取出有價值的信息，是未來研究的一個重要方向。