大数据中电子商务需求信息资源提取仿真研究

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　　[摘 要]对基于大数据电子商务需求信息资源进行提取，通过做好电子商务的构建工作，对电子商务物流信息进行分析以推动仓库管理工作，获取电子商务需求信息资源推动电子商务发展，对信息技术提出了更高要求。在电子商务环境下做好大数据需求信息资源提取工作，获取发货仓库信息，使仓库运营成本降低，有效提高了电子商务各项运营工作。基于此，本文对大数据中电子商务需求信息资源提取仿真这一课题进行了分析，旨在为相关研究提供借鉴。
　　[关键词]大数据;电子商务;需求信息资源
　　doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.02.065
　　[中图分类号]F724.6;TP311.13 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2020）02-0-02
　　0     引 言
　　改革开放40年来，我国经济取得了长足发展，“互联网+”、物联网等技术不断发展。随之而来的是大数据时代的电子商务发展越来越迅速，如何基于大数据技术做好相应电子商务需求信息资源分析，获取更多的数据进行分析，对电子商务需求信息资源分析的重要性越来越凸显。当前发展环境下，市场竞争环境越来越加剧，尤其中美贸易战环境下中国企业面临着更多的外部压力，如何在当前环境中迅速获取电子商务需求信息资源信息，要做好信息资源获取工作，对数据进行分析和处理，在电子商务环境下做好大数据需求信息资源提取工作，获取发货仓库信息，使仓库运营成本降低，有效提高电子商务各项运营工作的效率。在此背景下，基于大数据技术提取电子商务需求信息资源进行仿真分析有重要的意义。
　　1     基于A-S仿真建模In.分析
　　1.1   静态博弈当中A-s仿真分析
　　本文基于大数据电子商务需求信息资源获取信息进行仿真。获取电子商务需求信息资源中应用A-s仿真建模系统进行数据分析和建模应用，根据A-s仿真理论建立建模模型。基于静态博弈理论建立分析模型，在平台上建立变量分析模型，对分类进行分析并进编写程序模型，建立起电子商务需求信息资源体系。通过仿真模型建立相应变量，对大数据电子商务需求信息资源进行提取并进行数据仿真，通过仿真获取模型信息，对模型数据关系进行分析构建，确定相应信息情况，对数据合作情况进行分析获取资源信息。
　　1.2   动态博弈当中A-s仿真分析
　　在A-s仿真件模型中对建模的方式进行分析，建立起主体变量分析相应数据分析并构建A-s仿真模型，在此基础上对电子商务需求信息进行分析，对多次交易情况进行数据资源提取，获取信息资源。在动态博弈基础上对动态数据进行分析。基于A-s仿真模型应用大数据技术，对电子商务需求资源信息进行分析，有效获取交易数据，在获取资源信息的情况下提高电子商务需求信息的分析效果，做好仿真分析。基于大数据的电子商务需求，对信息资源进行分析获取相应的仿真信息，针对数据进行分析，建立起仿真分析数据基础，为大数据电子商务需求信息分析提供数据支持。
　　2     大数据中电子商务需求信息资源主体
　　对基于大数据的电子商务需求信息的资源主体进行分析可看到大数据分析过程中，中间城市信息主体链是通过对电子商务的链条进行分析获取信息。其中主要的信息包括：一是信息的生产者，即在电子商务中各类产品的供应商及电子商务的运营企业和电子商务经营商家，这是信息主要的生产者;二是信息的传递者，在信息传输过程中，还包括各类电子商务平台进行数据传输及通过这些信息传递者对电子商务各类信息进行整理并在平台上发布信息的重要传递者;三是信息的消费者，主要是在电子商务平台上进行消费的买家和顾客，他们通过电子商务各类平台及网络搜索引擎获取商品信息并进行消费;四是信息的分解者。在信息传输过程中还有信息的分解者，如相应的政府部门、教育机构、科研机构等，他们会对电子商务信息进行处理并进行传输。在电子商务运营过程中，基于大数据技术来对电子商务的需求信息资源进行分析，获取仿真数据，获得承担者和获益者的相应信息，了解信息主体的信息需求。获取基于大数据的电子商务需求信息资源并进行仿真，在资源获取过程中对电子商务信息环境进行分析，对各类电子商务信息进行总结，在电子商务运营过程中对相应流程加以规范。基于电子商务平台建立软件支撑及网络基础设施等环境，在电子商务运营整体系统在硬件及环境搭建的基础上，基于大数据技术获取更多信息，对信息进行整理加工，对电子商务需求信息资源进行分析，提升信息的处理能力，完善电子商务需求信息资源的仿真方式。通过完善的机制获取信息，对信息进行管理、梳理信息，获取需求资源信息，建立起管理体系。基于大数据电子商务需求信息分析与仿真构建环境，建立体系。
　　3     大数据中电子商务需求信息资源提取仿真分析
　　在当前发展环境下，电子商务环境与传统商务环境有非常大的变化，电子商务环境较传统电子商务而言，基于信息技术通过各种硬件设备、软件系统建立起大数据电子商务功能平台，通过电子商务平台分析各类信息获取资源，对信息模型进行构建，建立起适合电子商务平台的应用。因此数据中做好电子商务需求资源信息采集工作，应做好仿真分析，基于电子商务平台，通过应用管理实施策略进行相应技术分析，构建电子商务的环境，为电子商务企业的发展营造良好空间。在管理过程中要做好大数据背景下的电子商务需求信息獲取工作，对数据加以仿真获取数据信息。在反馈分析过程中主要是应用了以下几类方法。①基于粗糙级理论的大数据背景下的商务需求信息分析，对大数据信息进行分析，获取电子商务数据信息，对数据进行离散化处理，做好粗糙理论的应用分析工作。基于大数据背景下对电子商务信息进行提取，在提取的基础上应用粗糙级理论分析方法进行有效分析，对需求信息建立模型。基于粗糙级理论，在大数据背景下建立电子商务需求分析方法，获取商务信息实时对数据进行分析，在存取过程中基于此方法的过程较为复杂，需要非常多的时间对数据进行提取。②基于粒子群优化模式，在大数据背景下优化商务信息资源获取方法。对数据进行有效获取，基于粒子群优化方法在粗糙级方法基础上对提取方法进行优化。在大数据背景下电子商务信息量较大，但需要在影响因素较多的情况下对提取条件进行优化。对各类因素进行分析获取有效因素，并结合粒子群进行数据整理并建立权重和阈值分析方法。基于此，建立起粒子群的优化神经网络模型，对数据简化进行群优化神经网络需求资源信息分析工作，分析数据后获取可靠信息，对数据加以优化。③在数据分析过程中，基于模糊推论法的大数据分析来对大数据背景下的电子商务需求信息进行资源提取获取分析数据。在数据分析过程中对模糊推理理论进行构建，建立可行性方案，对技术指标加以预测，在大数据分析基础上对人工神经网络进行构建，对大数据的电子商务需求信息分析进行构建。在大数据构建过程中，对大数据的电子商务需求信息资源进行仿真，构建各类评价指标，对综合组进行分析。 　　Qi=η（Si-Smin）/（Smax-Smin）+（1-η）（Ri-Rmin）/（Rmax-Rmin）（1）
　　式中，η表示了电子商务信息获取的最大群体的效应和最小个体的特征系数，大数据电子商务需求信息的取值区间设定为[0，1]，Smax代表了能够获取的最大化的群体效应，以对资源信息进行分析所能获取的相应资源信息，Smin表示智能化方案指標中的最大化群体所用的信息，对数据进行分析，由Si、Ri和Qi这3个指标分别对备选电子商务智能方案从小到大进行排序，Si、Ri和Qi数值越小说明该电子商务智能方案越优，按照Qi值递增对电子商务智能方案进行排序，则Ai为最终的大数据背景下电子商务需求信息资源提取方案：
　　Q（A2）-Q（A1）≥D（2）
　　对数据进行综合判定，对数据进行构建分析数据智能化方案，在此基础上建立起电子商务智能平台，对数据进行排序获取方案并对资源进行构建。基于大数据技术对电子商务的需求信息进行分析，对问题进行构建。在此基础上建立起大数据电子需求信息的提取方法，通过对几类方法比较，可看到上述方法都是有效和可行的，根据相应体系对数据进行分析，数据提取具有相应的有效性和可行性。
　　4     结 语
　　基于大数据处理框架有效构建电子商务平台，对电子商务平台需求信息进行分析，获取资源进行仿真处理形成数据模型，对需求信息进行有效分析，对智能方案可靠性进行构建，梳理起大数据背景下的电子商务信息资源提取方法，在提取工作中对数据进行有效分析，获取资源并建立起信息分析模型，从而构建用户所需信息，建立起了电子商务的服务满意度平台信息。本文对大数据中电子商务需求信息资源提取仿真这一课题进行分析。
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