多Markov链用户浏览预测模型

被引：46

作者：

邢永康

马少平

机构：

[1] 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室

[2] 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室北京

来源：

计算机学报 | 2003年 / 11期

关键词：

Web导航; 用户浏览预测模型; Markov链; Bayes网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393 [计算机网络];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

建立有效的用户浏览预测模型 ,对用户的浏览做出准确的预测 ,是开发各种浏览导航工具的关键 .传统的Markov链模型是一种简单而有效的预测模型 ,但它存在预测准确率低 ,存储复杂度高等缺点 .通过对该模型的扩展 ,该文提出并建立了一种基于用户分类的新模型———多Markov链模型 .实验表明 ,该模型能更准确地描述用户在Web上的浏览特征 ,在预测准确率和存储复杂度方面都显著地优于传统的Markov链模型 .

引用

页码：1510 / 1517

页数：8

共 5 条

[1]

知识发现[M]. 清华大学出版社 , 史忠植著, 2002

[2]

模式识别[M]. 清华大学出版社 , 边肇祺等编著, 2000

[3]

Learning Bayesian Networks: The Combination of Knowledge and Statistical Data[J] . David Heckerman,Dan Geiger,David M. Chickering.Machine Learning . 1995 (3)

[4] A BAYESIAN METHOD FOR THE INDUCTION OF PROBABILISTIC NETWORKS FROM DATA [J].

COOPER, GF ;

HERSKOVITS, E .

MACHINE LEARNING, 1992, 9 (04) :309-347

[5]

Clustering of Web users based on access patterns .2 Fu Y,Sandhu K,Shih M Y. In: Proceedings of the 1999 KDD Workshop on Web Mining,San Diego, CA . 1999

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