吳曉燕　鄧小清　成淑萍

摘 要：隨著電子商務(wù)事業(yè)的快速發(fā)展，越來越多的人們開始進(jìn)行網(wǎng)上購物等一系列線上活動，但由于搜索系統(tǒng)的滯后，導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)交易成功率的下降。交互式遺傳算法可根據(jù)用戶輸入的初始關(guān)鍵字進(jìn)行多層遞階編碼，通過不斷的解碼、變異和交叉算子實(shí)現(xiàn)滿意解的搜索，具有較為顯著的運(yùn)用效果。本文從交互式遺傳算法的操作入手，分析和研究了交互式遺傳算法在電子商務(wù)平臺中的搜索應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：遺傳算法；交互式遺傳算法；電子購物；商品搜索

在數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展背景下，電子商務(wù)正以蓬勃的速度崛起并發(fā)展，但在其發(fā)展過程中，也出現(xiàn)了較多問題。現(xiàn)階段的網(wǎng)絡(luò)信息資源較大，其以幾何級數(shù)的速度增長，越來越多的商品信息進(jìn)入人們的視野。也正因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)信息的繁雜，導(dǎo)致用戶在找尋所需商品時(shí)猶如大海撈針。電子商務(wù)所面臨的首要問題是如何讓用戶方便快捷的尋找到自己所需的商品。

1 交互式遺傳算法

用戶在交互式遺傳算法中可根據(jù)自身需求和偏好，評價(jià)進(jìn)化后的個體表現(xiàn)型，然后計(jì)算機(jī)便可榮國遺傳算子實(shí)現(xiàn)個體的變異和交叉操作。計(jì)算機(jī)會不斷重復(fù)此項(xiàng)操作，直到尋求到符合用戶需求的解。該算法在長時(shí)間的發(fā)展中已經(jīng)運(yùn)用于數(shù)據(jù)挖掘、語音處理、人臉識別、樂曲創(chuàng)作、知識獲取、韻律控制和服裝設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。該算法較傳統(tǒng)遺傳算法而言，具有個性化的特點(diǎn)，其需要用戶的參與，而用戶的不斷參與也決定了該算法的適應(yīng)值。用戶在長時(shí)間的人機(jī)交互的作用下容易產(chǎn)生疲倦，故該算法的進(jìn)化代數(shù)和種群規(guī)模都較小，使算法在復(fù)雜的優(yōu)化問題中難以應(yīng)用，限制了該算法的發(fā)展。以用戶評價(jià)為基礎(chǔ)的個體信息通過適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)方式，實(shí)現(xiàn)用戶認(rèn)知模型的構(gòu)建。

2 交互式遺傳算法因子操作

以交互式遺傳算法為基礎(chǔ)的個性化商品搜索就是在電子商務(wù)系統(tǒng)中引入交互式遺傳算法，系統(tǒng)可根據(jù)用戶的流浪的相關(guān)商品信息，縮小用戶所需商品的范圍，以便更好、更快、更全的尋求用戶所需商品。系統(tǒng)在搜索用戶所需數(shù)商品時(shí)，會對適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，在多次進(jìn)化操作的情況下尋求用戶所需信息資源。

2.1 個體編碼

交互式遺傳算法時(shí)以種群搜索為基礎(chǔ)而進(jìn)行的，在解決系統(tǒng)的實(shí)際優(yōu)化問題時(shí)，需將問題明確的轉(zhuǎn)換為進(jìn)化個體。當(dāng)用戶在電子商務(wù)系統(tǒng)中輸入某些關(guān)鍵字時(shí)，系統(tǒng)會以現(xiàn)存數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行挖掘和尋找，便可快速準(zhǔn)確的獲取與關(guān)鍵詞相關(guān)連的信息內(nèi)容。本文對系統(tǒng)接收的關(guān)鍵字入手，編碼其相關(guān)的關(guān)聯(lián)詞，實(shí)現(xiàn)進(jìn)化個體的構(gòu)建。

當(dāng)用戶在電子商務(wù)系統(tǒng)中輸入所需商品的關(guān)鍵字時(shí)，系統(tǒng)內(nèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)會挖掘之前獲取的相關(guān)信息，根據(jù)關(guān)聯(lián)程度將關(guān)聯(lián)詞關(guān)聯(lián)信息導(dǎo)入至數(shù)據(jù)庫內(nèi)。二進(jìn)制編碼具有便于操作和簡單直觀等特點(diǎn)，故本文采用二進(jìn)制編碼的方式對信息內(nèi)容技術(shù)進(jìn)行編碼：“1”代表系統(tǒng)選用此關(guān)鍵詞；“0”代表系統(tǒng)不選用此關(guān)鍵詞。在電子商務(wù)系統(tǒng)中，四級關(guān)鍵詞入微便可將信息內(nèi)容細(xì)致準(zhǔn)確的表述出來。本文模擬的電子商務(wù)系統(tǒng)為四級及以下關(guān)聯(lián)詞情況。因?yàn)楦骷壖夑P(guān)鍵詞都是緊密相連的，所以上層關(guān)聯(lián)詞決定了下層關(guān)聯(lián)詞的選擇。假設(shè)一級關(guān)聯(lián)詞為N1個，則第n個一級關(guān)聯(lián)詞包含 個二級關(guān)聯(lián)詞，而該二級關(guān)聯(lián)詞下共有 個三級關(guān)聯(lián)詞，向下延伸可知三級關(guān)聯(lián)詞下共有 個四級關(guān)聯(lián)詞。

2.2 解碼

各級關(guān)聯(lián)詞的排列序號決定了該層二進(jìn)制碼的所處位置，在本文圖2中，“1”第一層中關(guān)聯(lián)詞的第一位，代表了“該結(jié)構(gòu)中第一層關(guān)聯(lián)詞對應(yīng)的相關(guān)信息”，例如上述范文中的“女裝外套”。

排列該結(jié)構(gòu)中各層二進(jìn)制編碼所顯示的關(guān)鍵詞序號，系統(tǒng)便可得到呈現(xiàn)給用戶的最終信息。圖1中，個體表現(xiàn)型解碼后表現(xiàn)為：“1 1 1 1”/“1 2 2 1 ”/“1 2 2 2”，整合解碼后的信息內(nèi)容，便可得到該商品的對應(yīng)的關(guān)鍵詞組合。

將進(jìn)化種群規(guī)模設(shè)置為M，用戶在系統(tǒng)中輸入關(guān)鍵詞時(shí)，上述編碼結(jié)構(gòu)便會對該關(guān)鍵字進(jìn)行隨機(jī)初始化得到初始化種群。系統(tǒng)解碼該初始化種群，用圖片的形式將解碼后內(nèi)容發(fā)送給用戶，用戶再根據(jù)自身需求選擇所需商品，以用戶選擇為基礎(chǔ)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可調(diào)整合適的個體適應(yīng)值，便于遺傳操作的實(shí)施。

2.3 進(jìn)化個體適應(yīng)值估計(jì)

遺傳算法系統(tǒng)中的算子選擇是以進(jìn)化個體適應(yīng)值為基礎(chǔ)進(jìn)行實(shí)施的，故遺傳操作正常進(jìn)行的先決條件是得到進(jìn)化個體適應(yīng)值。以往的交互式遺傳算法主要通過用戶對個體表現(xiàn)的評分狀況得到進(jìn)化個體適應(yīng)值，而在現(xiàn)如今的電子商務(wù)系統(tǒng)中，用戶并不會直接對該模板進(jìn)行評分，而是通過點(diǎn)擊其感興趣的內(nèi)容實(shí)現(xiàn)進(jìn)化個體適應(yīng)值的調(diào)整。

這里選取用戶的關(guān)注程度、訪問次數(shù)和收藏/保存這三種交互進(jìn)行進(jìn)行分析，當(dāng)用戶將所需商品加入購物車便提示為購物成功。在第m個進(jìn)化個體Xm表現(xiàn)型所對應(yīng)的商品上進(jìn)行關(guān)注程度、訪問次數(shù)和收藏/保存三種交互行為，分別表示為It（Xm），In（Xm）和Is（Xm）。其中In（Xm）是用戶點(diǎn)擊該商品的次數(shù)，該次數(shù)取整數(shù)值，即為In（Xm）；Is（Xm）為此用戶潛在的感興趣內(nèi)容，此數(shù)據(jù)由用戶的保存/收藏操作所決定，即為 ?，F(xiàn)有研究對 It（Xm）考慮為此用戶對該商品的關(guān)注事件，并未考慮該用戶對各商品關(guān)注的先后順序，以下為本文中對It（Xm）的計(jì)算方式。

系統(tǒng)以用戶初始關(guān)鍵詞為基礎(chǔ)進(jìn)行信息相關(guān)度的匹配，將匹配后的數(shù)據(jù)提交給用戶。數(shù)據(jù)信息提交成功后，其內(nèi)部智能匹配功能可基于該信息實(shí)現(xiàn)后續(xù)智能搜索功能。假設(shè)用戶在舒適化呈現(xiàn)信息的t時(shí)刻點(diǎn)擊進(jìn)入了第m個進(jìn)化個體Xm所對應(yīng)的商品表現(xiàn)型，則點(diǎn)擊后關(guān)注的時(shí)間為 （秒）。用戶在瀏覽相關(guān)信息時(shí)，會優(yōu)先關(guān)注其感興趣內(nèi)容，并點(diǎn)擊進(jìn)入該商品表現(xiàn)型，而由于點(diǎn)擊時(shí)間的優(yōu)先則導(dǎo)致該商品表現(xiàn)型的訪問時(shí)間較長。故第m個進(jìn)化個體在該情況下的關(guān)注度為 。

2.4 進(jìn)化操作

以已得到的進(jìn)化個體適應(yīng)值為基礎(chǔ)，遺傳操作該進(jìn)化種群，實(shí)現(xiàn)變異、交叉和選擇操作。本文通過2規(guī)模的聯(lián)賽選擇方式進(jìn)行綜合操作。因遞階結(jié)構(gòu)中的二進(jìn)制串為進(jìn)化個體編碼，故在進(jìn)行變異和交叉操作時(shí)需進(jìn)行分層展開，而分層分布的交叉操作可保證其在同層間的有效性，換句話說，遞階結(jié)構(gòu)的編碼可使變異和交叉操作有意義。

首先，隨機(jī)配對進(jìn)化種群中的個體，假設(shè)個體對配對后為 。單點(diǎn)交叉操作該個體集合中 N1層的編碼串，獲取新的2個編碼串后交叉操作該編碼串對應(yīng)的 （激活后），在不斷的類推和交叉后達(dá)到最后一層。當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到最后一層時(shí)，按照合適的概率單點(diǎn)變異N1層的基因，進(jìn)而變異選擇后的被激活下層基因。

當(dāng)用戶選擇“刷新”、“返回”或“下一頁”時(shí)，系統(tǒng)會將最新生成的信息內(nèi)容推送給用戶。用戶通過不斷重復(fù)的遺傳操作、適應(yīng)值估計(jì)和點(diǎn)擊操作便可尋找到自身所需信息。

3 交互式遺傳算法在電子商務(wù)平臺中的搜索應(yīng)用

3.1 參數(shù)設(shè)置

設(shè)置本系統(tǒng)中第一層關(guān)聯(lián)詞為自動化控制類、電子信息類及計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)類；第二層的關(guān)聯(lián)詞則為具體化的圖書名；第三層關(guān)聯(lián)詞則為各為各個圖書的價(jià)格；第四層關(guān)聯(lián)詞則為隱含的潛在關(guān)鍵詞。本文采用 實(shí)現(xiàn)個體適應(yīng)值的估算，故本文算法種群可包含較大規(guī)模，在此設(shè)置為200，將交叉概率設(shè)置為85%，變異概率設(shè)置為2%。

3.2 實(shí)驗(yàn)與仿真

本系統(tǒng)中查找的最終書目代表了用戶的最終查找意圖，在此系統(tǒng)中，用戶可根據(jù)進(jìn)化環(huán)境選取符合需求的優(yōu)化目標(biāo)，進(jìn)而得到滿意的搜索結(jié)果。在不斷的人機(jī)交互過程中，最符合用戶需求的個體被稱為滿意解，系統(tǒng)在不斷的深化并增加滿意解數(shù)量，并將其推送給用戶。本系統(tǒng)中設(shè)置的關(guān)鍵字為：計(jì)算機(jī)類，圖書名為：《Web應(yīng)用程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)》，參考價(jià)格為：30元。

分別采用傳統(tǒng)搜索方式和本文方式進(jìn)行搜索對比，傳統(tǒng)搜索方式僅采用關(guān)鍵字匹配技術(shù)，本文搜索方式在關(guān)鍵字匹配的基礎(chǔ)上再引入交互式進(jìn)化優(yōu)化算法。對兩組搜索方式尋找目標(biāo)的成功率進(jìn)行比較。經(jīng)對比分析發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)搜索方式的獲取滿意解的幾率僅為55%，顯著低于本文方法獲取的滿意解幾率（85%）。故在有限時(shí)間內(nèi)，本文算法可快速有效的獲取用戶所需的滿意解。

4 結(jié)語

交互式遺傳算法的出現(xiàn)結(jié)合了遺傳算法的優(yōu)化能力和用戶的認(rèn)知能力，以實(shí)現(xiàn)未能用顯式性能指標(biāo)函數(shù)描述完成的優(yōu)化問題，對遺傳算法的運(yùn)用范圍具有較大的擴(kuò)寬作用。電子商務(wù)系統(tǒng)中引入交互式遺傳算法，可降低用戶的搜索耗時(shí)，提高系統(tǒng)內(nèi)的搜索成功率，在網(wǎng)絡(luò)交易成功率的提高上具有積極意義。

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