| 基于动态马尔可夫模型的智能网页推荐 |
| |
| 引用本文： | 周晟,俞建家.基于动态马尔可夫模型的智能网页推荐[J].计算机工程与应用,2006(Z1). |
| |
| 作者姓名： | 周晟 俞建家 |
| |
| 作者单位： | 福州大学 数学与计算机科学学院，福州大学 数学与计算机科学学院 福州 350002，福州 350002 |
| |
| 摘 要： | 马尔可夫模型被广泛应用于智能网页推荐中,研究表明高阶马尔可夫模型比低阶模型具有更高的推荐精度,但高阶模型存在着状态空间复杂度高的问题。提出了一种新颖的基于动态马尔可夫模型网页推荐方法,动态马尔可夫模型采用基于聚类的状态克隆方法提高模型的精确度,同时通过设置精确度域值可以有效地控制模型的状态空间复杂度。
|
| 关 键 词： | Web使用挖掘 动态马尔可夫模型 状态克隆 个性化推荐 |
Intelligent Web Pages Recommendation Based on Dynamic Markov Model |
| |
| ZHOU Sheng,Yu Jian-Jia.Intelligent Web Pages Recommendation Based on Dynamic Markov Model[J].Computer Engineering and Applications,2006(Z1). |
| |
| Authors: | ZHOU Sheng Yu Jian-Jia |
| |
| Abstract: | Markov model has been widely applied for intelligent web page recommendation.Studies show high -order Markov model displays higher recommendation accuracy than low-order model, but its state space complexity is very high.In this paper we propose a novel web page recommendation approach based on dynamic Markov model.Dynamic Markov model makes use of clustering-based state cloning to improve accuracy,meanwhile it can effectively control mo del's space complexity by setting the accuracy threshold. |
| |
| Keywords: | Web usage mining Dynamic Markov Model state clone:personalized rec ommendation |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
