基于变长预测树模型的Web访问模式挖掘算法

• 作者: 孙金华 林晓佳 谢彦麒
• 来源期刊: 科技广场
• 学科: 工学
• 关键词: 可变阶模型 Markov Web个性化
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 数据库
• 页码范围: 72-74
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4792.2009.01.023

摘要

提出一种基于Markov的变长预测树模型,然后根据Markov算法模型化用户的访问行为,生成一棵变长的预测树,最大程度地将用户访问路径固化在预测树上.它最大的特点是减少预测次数,提高模型的预测效率和预测精度.通过实验数据说明了所提出算法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林晓佳	福建对外经济贸易职业技术学院物流与信息管理系	9	11	2.0	3.0
2	孙金华	厦门理工学院计算机科学与技术系	18	55	5.0	6.0
3	谢彦麒	厦门理工学院计算机科学与技术系	13	34	3.0	5.0