基于改进的Markov模型预测准确度研究

摘要：

马尔可夫[5](Markov)模型方法主要解决的问题是从当前状态预测下一个状态,因此适合作为一个预测模型来挖掘用户的页面访问模式.此文在总结以往Markov模型方法基础上,从页面访问时问和用户个体特征两个角度对模型方法进一步改进,以提高模型预测的准确度.最后将改进的Markov方法与协同过滤方法进行了比较,指出其在计算开销和预测准确度上的优势.

关键词：马尔可夫模型、访问模式、准确度、协同过滤

所属期刊栏目：24

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：安徽省自然科学基金项目070412061

在线出版日期：2008-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：38-40