發(fā)布時間：2018-01-13 08:17

  本文關鍵詞：基于馬爾科夫模型和貝葉斯定理的Web用戶瀏覽行為預測模型　出處：《東北大學學報(自然科學版)》2016年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： Web站點 用戶瀏覽行為預測 馬爾科夫模型 貝葉斯定理

【摘要】：對用戶的Web瀏覽行為進行分析,既可以使用戶減少等待時間,同時也能減輕網(wǎng)絡負載.依據(jù)Web網(wǎng)站的層次結(jié)構(gòu)特點,首先設計了基于Hash表的反向索引結(jié)構(gòu)來提高數(shù)據(jù)的預處理速度;在此基礎上,利用分層思想構(gòu)建了基于馬爾科夫模型和貝葉斯定理的Web用戶瀏覽行為預測模型.給出了模型的設計思想、相關定義、模型框架以及模型中所涉及的關鍵構(gòu)建方法等.最后,對模型進行了實驗分析,結(jié)果表明在適當?shù)念A測準確率前提下,模型能夠有效減少在預測時所需的候選網(wǎng)頁數(shù)量,并大幅提升預測效率.
[Abstract]:This paper analyzes the user ' s Web browsing behavior , which can not only reduce the waiting time , but also reduce the network load . Based on the hierarchical characteristic of the Web site , the paper designs a model for forecasting the browsing behavior of Web users based on the Markov model and the Bayesian theorem . Finally , the model is analyzed . The results show that the model can effectively reduce the number of candidate pages needed at the time of prediction and greatly improve the forecasting efficiency .

【作者單位】： 東北大學軟件學院;沈陽工業(yè)大學管理學院;東北大學計算機科學與工程學院;
【基金】：國家科技重大專項(2013ZX03002006) 遼寧省科技攻關項目(2013217004) 遼寧省博士啟動基金資助項目(20141012) 沈陽市科技計劃項目(F14-231-1-08) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助項目(N130317002)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： Web挖掘技術(shù)[1]因為具有改善網(wǎng)站服務質(zhì)量、提高用戶滿意度以及提供個人化服務等特點,而受到企業(yè)界和學術(shù)界的日益關注.目前的Web用戶瀏覽情況挖掘就是對網(wǎng)站的日志記錄進行分析,從而提取用戶瀏覽網(wǎng)站的特征信息[2-3].目前已有一些學者提出了針對Web用戶瀏覽行為分析的數(shù)學模

【相似文獻】

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1 凡根喜,熊志昂;定檢數(shù)據(jù)出現(xiàn)“倒掛”和零失效、裝備貯存可靠性的評估[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);1993年09期

2 楊 清,楊岳湘,瞿國平;貝葉斯定理在網(wǎng)絡信息發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的應用研究[J];數(shù)值計算與計算機應用;2002年02期

3 ;[J];;年期

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1 龔盛夏;黃乘利;;貝葉斯方法反演類地行星內(nèi)部結(jié)構(gòu)[A];中國地球物理2013——第二十五專題論文集[C];2013年

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1 ;抗擊垃圾郵件的數(shù)學方法[N];網(wǎng)絡世界;2003年

，

本文編號：1418197