0 引言

互联网技术飞速发展，电子商务已经成为现代商业的重要组成部分。企业对消费者(Business to Consumer, B2C)电商模式，即企业直接面向消费者销售商品或服务，已经成为日常生活中不可或缺的一部分。然而，这种商业模式也带来了诸多挑战，其中之一就是物流网络的实时信息提取。实时、准确的物流信息对于电商企业来说至关重要，如何从海量的电商物流网络信息中提取出有价值的信息，成为了一个亟待解决的问题。

目前，尽管已经有了一些关于电商物流网络信息提取的研究工作，传统的信息提取方法往往受到数据量大、信息复杂度高等因素的限制，难以满足实时性和准确性的要求[1][2]。因此，开发一种高效的信息提取方法成为了亟待解决的问题，本文提出基于多尺度深度学习的B2C电商物流网络信息实时提取。多尺度深度学习具有强大的特征学习和分类能力，为电商物流网络信息的实时提取提供了新的思路。多尺度深度学习作为一种先进的深度学习技术，能够从不同尺度上处理数据，有效应对数据量大、信息复杂度高等问题。

1 挖掘B2C电商物流网络信息

挖掘B2C电商物流网络信息，基于蕴含关联规则收集B2C电商平台的物流信息假设Qd表示本文挖掘信息的关联规则，计算关联强度Gq,公式为：

式中，Hf代表电商物流网络信息的增益率；Ra代表电商物流网络信息的置信度。在利用关联强度对B2C电商物流网络信息的关联规则进行度量时，将关联规则划分为三种度量方式，分别是关联的支持情况、可信情况以及覆盖范围。用关联规则挖掘B2C电商物流网络信息，如下式所示：

式中，C1代表支持情况的关联规则；C2代表可信情况的关联规则；C3代表覆盖范围的关联规则。利用公式(2),通过对B2C电子商务物流网络各信息节点的元素个数的计算，遍

历所有物流网络信息，达到收集全部B2C电商物流信息的目的。

2 预处理电商物流网络有效信息

在挖掘B2C电商物流网络信息后，本文对电商物流网络信息进行降维，针对孤立点的敏感性，对数据进行预处理[3]。假定D0表示B2C电商物流网络的有效信息变量划分的出发点，将有效信息的返回状态表达为：

式中，A代表有效的B2C电商物流网络信息变量；B代表无效的B2C电商物流网络信息变量；f(Y)代表物流信息校正函数；u代表物流需求系数。

在对B2C电商物流网络信息的有效信息进行降维时，使用方差对其进行度量。考虑到B2C电商物流网络中的有效信息存在着噪音干扰，利用滤波技术去除其干扰，并从中抽取出了有效的信息相关性，在t时间点上，由有效信息节点i对节点j进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数，wki" role="presentation" style="margin: 0px; padding: 0px; border: 0px; outline: 0px; background: transparent; display: inline; line-height: normal; text-indent: 0px; word-spacing: normal; overflow-wrap: normal; text-wrap: nowrap; float: none; direction: ltr; max-width: none; max-height: none; min-width: 0px; min-height: 0px; position: relative; font-size: inherit !important;">ik${}_{?}^{?}$代表最佳物流信息权重。在此基础上，针对B2C电商物流网络中的有效信息，通过引入偏差的概念对其进行校正，并通过过滤去除不相关、不连续的有效信息点，实现对B2C电商物流网络信息的有效信息的预处理。

3 利用多尺度深度学习重构电商物流信息的特征矢量

本文利用多尺度深度学习重构B2C电商物流网络信息的特征矢量，主要是通过构建一个多尺度的自编码器来实现。自编码器是一种尝试重建输入的神经网络，通常被应用于非监督的学习算法[4]。在本文的自编码器中，每一个隐藏层的输出都可以看作是原数据的一个抽象表达，通过节点数目比原数据少，可以将高维的数据进行压缩，进而获得低维数据。示意图如图1所示。

在图1降维示意图的基础上，本文提出一种分层贪心学习的方法。通过一次只对一层网络进行训练，直到该层网络完成后再进行第二个隐藏层网络的学习。在每层训练中，将已有的k-1层固定下来，再添加新的k层，最后以前面的k-1层的输出为特征矢量结果。

4 动态实时提取电商物流网络重构信息

本文选定B2C电商物流网络信息为研究对象，对物流网络信息进行提取。采用基于混沌差分进化算法的全局寻优能力，求解出具有一定数量级的物流信息特征向量集合的群粒权重。基于混沌差分进化算法的全局寻优能力函数可以表示为：

式中，w代表特征向量的权重；f(x)代表特征向量的函数值。通过优化权重w,使得sum(n)的值达到最大。为了寻找最小的物流信息适合度函数S,进行如下调整与重组：

式中，T(J,m)代表调整与重组的过程。基于最小的物流信息适合度函数，通过不断优化，对B2C电子商务物流网络中的信息进行实时的、准确地提取，公式为：

式中，D代表B2C电子商务物流网络信息。通过上述步骤，实现对B2C电子商务物流网络中的信息实时提取。

5 实验

为证明本文方法的有效性，与文献[]下基于深度学习算法的信息提取方法、文献[]下基于多尺度信息交互的信息提取方法进行对比实验。实验收集B2C电商平台的物流网络数据，包括订单信息、物流状态、用户行为等。然后，使用多尺度深度学习算法以及对比方法对这些数据进行分析，提取实时的物流信息。本文构建一个特定的实验环境，表1是本文设置实验参数。

利用本文方法与文献[1]方法、文献[2]方法进行对比实验，实验结果如图2所示。

由图2可知，本文方法在获取B2C电商物流网络信息时的噪声最多为16dB以下，文献[1]方法和文献[2]方法的噪声分别在20dB和23dB左右。由此表明，本文方法在提取B2C电商物流网络信息时的噪声含量最少，可以有效地减少在提取B2C电商物流网络信息时的噪声含量，提升了提取效果。

6 结语

基于多尺度深度学习的B2C电商物流网络信息实时提取技术，为电商物流领域带来了革新性的突破，该技术能够实时、精准地提取电商物流网络中的各类信息，从而极大地提升了电商平台的运营效率。通过多尺度深度学习的应用，该技术能够全面、深入地理解物流网络的复杂性和动态性，进而实现信息的快速、准确处理。不仅增强了电商平台的竞争力，还推动了整个电商物流领域的创新发展。通过实验可知，所研究技术能够有效地减少在提取B2C电商物流网络信息时的噪声含量，提升了提取效果。对于未来的研究工作，如何有效地处理和分析这些多模态数据，提取出有价值的信息，是未来研究的一个重要方向。