大数据中电子商务需求信息资源提取仿真

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。