基于混合Markov模型的用户浏览预测

摘要：

建立有效的用户浏览预测模型,准确的预测用户的浏览路径,是开发各种Web站点导航工具的关键.传统的Markov模型是一种简单而有效的预测模型,但它存在测准确率低、预测覆盖率低以及存储复杂度高等缺点.通过对传统Markov模型的扩展,并研究了群体用户在Web上的浏览特性,采用了基于混合Markov模型的用户群兴趣导航发现方法.实验结果表明,该方法比传统Markov模型更准确的反映了用户的访问兴趣,可以获得更高的预测准确率与覆盖率,以及有效地降低存储复杂度.

关键词：预测、Web导航、用户群、混合马尔可夫模型、兴趣度

所属期刊栏目：30

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：903-905,908