首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于偏爱度的多步Markov网页预测模型
引用本文:刘超慧,荆立夏,牛晓太. 基于偏爱度的多步Markov网页预测模型[J]. 计算机时代, 2010, 0(7): 1-3,6
作者姓名:刘超慧  荆立夏  牛晓太
作者单位:郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系,河南,郑州,450015
基金项目:郑州航空工业管理学院青年基金项目,河南省教育厅自然科学研究项目 
摘    要:随着WWW的迅速扩张和网络用户的急剧增加,准确预测Web用户的访问行为对减少用户的感知延时、提高网络服务质量具有重要作用。文章分析了传统Markov模型的优缺点,针对低阶Markov模型准确率不高,而高阶Markov模型状态空间复杂度较高的缺点,提出了一种新的K步Markov模型(K-Step Markov Model,K-SMM),并引入了偏爱度的概念,建立了基于偏爱度的多步Markov网页预测模型(Preferred K-Step Markov Model,PKSMM)。实验结果表明,该模型可以获得更高的预测准确率与覆盖率,并能有效地降低存储复杂度。

关 键 词:数据挖掘  Markov模型  偏爱度  浏览路径预测  空间复杂度

Preferred K-Step Markov Model for Webpage Prediction
LIU Chao-hui,JING Li-xia,NU Xiao-tai. Preferred K-Step Markov Model for Webpage Prediction[J]. Computer Era, 2010, 0(7): 1-3,6
Authors:LIU Chao-hui  JING Li-xia  NU Xiao-tai
Affiliation:LIU Chao-hui,JING Li-xia,NIU Xiao-tai (Dept. of Computer Science and Application,Zhengzhou Institute of Aeronautical Industry Management,Zhengzhou,Henan 450015,China)
Abstract:With the rapid growth of World Wide Web and the sharp increase of Internet users,accurately predicting the visit behavior of Web users plays an important role in reducing user's sense delay and improving network service quality. Analyzing the advantages and disadvantages of traditional Markov model,aiming at the low accuracy rate of low-order Markov model and the high space complexity of high-order Markov model,a new K-step Markov model (K-SMM) is presented and preferred K-Step Markov model (PKSMM) for webp...
Keywords:data mining  Markov model  preference  browsing path prediction  space complexity  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号