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基于变长预测树模型的Web访问模式挖掘算法

作者:谢彦麒 林晓佳 孙金华 厦门理工学院计算机科学与技术系 福建厦门361004 福建对外经济贸易职业技术学院物流与信息管理系 福建福州350001
可变阶模型   markov   web个性化  

摘要:提出一种基于Markov的变长预测树模型,然后根据Markov算法模型化用尸的访问行为,生成一株变长的预测树,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。

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