基于动态分类的Markov用户浏览预测模型

• 作者: 乔良 王鑫昱 陈子军
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 浏览预测 用户分类 Markov模型
• 年，卷（期）: 2008,（21）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 166-168
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3587字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.21.060

摘要

针对多Markov链用户浏览预测模型分类算法的时间复杂度过高问题,提出一种基于动态分类的Markov用户浏览预测模型.该模型通过学习提取用户浏览特征,利用这些特征对用户浏览路径进行分类,实现预测并动态更新用户浏览特征.实验结果表明,该模型可明显降低用户浏览路径预测的时间,并得到较为准确的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈子军	燕山大学信息学院计算机科学与工程系	40	202	7.0	12.0
2	王鑫昱	燕山大学信息学院计算机科学与工程系	5	72	4.0	5.0
3	乔良	燕山大学信息学院计算机科学与工程系	2	9	2.0	2.0