| 基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的Web用户浏览行为预测模型 |
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| 引用本文： | 毕猛,侯林,倪盼,周福才.基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的Web用户浏览行为预测模型[J].东北大学学报(自然科学版),2016,37(6):775-780. |
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| 作者姓名： | 毕猛 侯林 倪盼 周福才 |
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| 作者单位： | (1. 东北大学 软件学院， 辽宁 沈阳110169； 2. 沈阳工业大学 管理学院， 辽宁 沈阳110023；3. 东北大学 计算机科学与工程学院， 辽宁 沈阳110819) |
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| 基金项目： | 国家科技重大专项(2013ZX03002006)； 辽宁省科技攻关项目(2013217004)； 辽宁省博士启动基金资助项目(20141012)； 沈阳市科技计划项目(F14-231-1-08)； 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N130317002). |
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| 摘 要： | 对用户的Web浏览行为进行分析,既可以使用户减少等待时间,同时也能减轻网络负载.依据Web网站的层次结构特点,首先设计了基于Hash表的反向索引结构来提高数据的预处理速度;在此基础上,利用分层思想构建了基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的Web用户浏览行为预测模型.给出了模型的设计思想、相关定义、模型框架以及模型中所涉及的关键构建方法等.最后,对模型进行了实验分析,结果表明在适当的预测准确率前提下,模型能够有效减少在预测时所需的候选网页数量,并大幅提升预测效率.
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| 关 键 词： | Web站点 用户浏览行为预测 马尔科夫模型 贝叶斯定理 |
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