張奇松 黃 瑩
(大連東軟信息學(xué)院信息技術(shù)與商務(wù)管理系,遼寧大連 116023)
移動(dòng)電子商務(wù)環(huán)境下基于改進(jìn)蒙特卡羅算法的信息融合方法研究
張奇松黃瑩
(大連東軟信息學(xué)院信息技術(shù)與商務(wù)管理系,遼寧大連116023)
近年來(lái),研究人員經(jīng)常利用蒙特卡羅算法對(duì)移動(dòng)電子商務(wù)中的多源信息融合進(jìn)行研究,但傳統(tǒng)蒙特卡羅算法存在粒子退化現(xiàn)象。本文提出了一種改進(jìn)式蒙特卡羅算法—快速蒙特卡羅算法,能結(jié)合移動(dòng)電子商務(wù)用戶(hù)用戶(hù)歷史行為和位置信息,快速有效地挖掘用戶(hù)潛在有用信息,進(jìn)而為移動(dòng)電子商務(wù)用戶(hù)提供有用的決策支撐服務(wù)。
移動(dòng)電子商務(wù)信息融合改進(jìn)式蒙特卡羅算法
本文針對(duì)傳統(tǒng)蒙特卡羅算法的缺陷,提出一種改進(jìn)蒙特卡羅算法,利用該算法對(duì)用戶(hù)位置信息和歷史行為信息進(jìn)行多源信息融合,提高了推薦服務(wù)的準(zhǔn)確性,對(duì)發(fā)揮多用戶(hù)位置信息價(jià)值、推動(dòng)移動(dòng)電子商務(wù)推送服務(wù)的發(fā)展具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。
由于傳統(tǒng)的蒙特卡羅算法由于存在粒子退化問(wèn)題,在實(shí)際應(yīng)用中難以進(jìn)行真實(shí)操作,針對(duì)傳統(tǒng)的蒙特卡羅算法的缺陷,本文提出了一種改進(jìn)式蒙特卡羅算法—快速蒙特卡羅算法。
快速蒙特卡羅算法具體步驟如下所示:
1.1初始化
依據(jù)傳統(tǒng)蒙特卡羅算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行初始化。
1.3計(jì)算權(quán)重
利用傳統(tǒng)蒙特卡羅算法計(jì)算系統(tǒng)中粒子權(quán)值。
圖1 MCL-UKF算法與用戶(hù)真實(shí)行為比較
1.4重采樣
利用 MCMC方法對(duì)樣本進(jìn)行抽樣,根據(jù)馬爾可夫蒙特卡羅原理,對(duì)依據(jù)權(quán)重抽樣后所得集合中每個(gè)粒子再進(jìn)行 MH抽樣,同時(shí)把每個(gè)粒子的重要性權(quán)重都賦值為 N/1,然后重復(fù)第1.2、1.3、1.4步,直到融合結(jié)束。
本文利用仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了相應(yīng)對(duì)比驗(yàn)證,將常用的無(wú)際卡爾曼蒙特卡羅濾波(MCL_UKF)算法與本文提出的改進(jìn)算法進(jìn)行比較。圖中虛線(xiàn)為用戶(hù)的真實(shí)購(gòu)買(mǎi)行為,實(shí)線(xiàn)為應(yīng)用不同智能算法進(jìn)行信息融合后對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為的預(yù)測(cè)估計(jì),對(duì)比試驗(yàn)如圖1所示。
其中,圖1中的橫坐標(biāo)代表仿真時(shí)間;縱坐標(biāo)代表電商平臺(tái)用戶(hù)行為種類(lèi)類(lèi)型,包括飲食、住宿、休閑娛樂(lè)、生活服務(wù)、旅游等10種具體行為,分別用1至10十個(gè)具體數(shù)字表示。
本文提出了一種改進(jìn)式蒙特卡羅算法。該算法:
(1)應(yīng)用無(wú)跡卡爾曼濾波在采樣階段生成重要性提議分布,使采樣分布近似于真實(shí)分布,解決傳統(tǒng)算法中粒子退化問(wèn)題。
(2)采用自適應(yīng)算法,省略了重采樣的步驟,保證了系統(tǒng)粒子的多樣性。
(3)為防止粒子耗盡的問(wèn)題,采用馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法中的MH抽樣算法,防止了系統(tǒng)粒子耗盡問(wèn)題。
(4)將本算法與多種傳統(tǒng)算法進(jìn)行對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文提出的算法在保證移動(dòng)電子商務(wù)中信息融合精度不變的情況下,降低了算法的復(fù)雜程度,證明了算法的有效性和高效性。
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