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

• Published in: 东北大学学报（自然科学版） Vol. 37; no. 6; pp. 775 - 779
• Main Author: 毕猛 侯林 倪盼 周福才
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 沈阳工业大学管理学院，辽宁沈阳 110023%东北大学软件学院,辽宁沈阳,110169%东北大学计算机科学与工程学院,辽宁沈阳,110819 2016; 东北大学软件学院，辽宁沈阳 110169
• Subjects: Web站点; 用户浏览行为预测; 贝叶斯定理; 马尔科夫模型; users’browsing behavior prediction; Bayesian theorem; 用户浏览行为预测; Markov model; Web站点; 贝叶斯定理; Web site; 马尔科夫模型

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....