10.3969/j.issn.1000-3428.2008.21.060
基于动态分类的Markov用户浏览预测模型
针对多Markov链用户浏览预测模型分类算法的时间复杂度过高问题,提出一种基于动态分类的Markov用户浏览预测模型.该模型通过学习提取用户浏览特征,利用这些特征对用户浏览路径进行分类,实现预测并动态更新用户浏览特征.实验结果表明,该模型可明显降低用户浏览路径预测的时间,并得到较为准确的预测结果.
浏览预测、用户分类、Markov模型
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TP311(计算技术、计算机技术)
燕山大学博士基金资助项目B83
2009-02-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
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