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杂志ISSN号
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
作者姓名:
毕猛
侯林
倪盼
周福才
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)
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).
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.
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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