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基于变长预测树模型的Web访问模式挖掘算法

Algorithm for Mining Web Navigation Patterns Based on Predict Tree Models
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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。 In this paper, a novel approach of Markov model based on predicts tree is proposed. Using predicts tree we can reduce predict times, improve predict efficiency and precision. At last, we validate the correction and efficiency of the algorithm through experiment.
作者 谢彦麒 林晓佳 孙金华
机构地区 厦门理工学院计算机科学与技术系 福建对外经济贸易职业技术学院物流与信息管理系
出处 《科技广场》 2009年第1期72-74,共3页 Science Mosaic
关键词 可变阶模型 MARKOV WEB个性化 Selective Models Markov Web Personalization
分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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参考文献1

二级参考文献7

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共引文献40

科技广场
2009年 第1期

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