Web浏览预测的Markov模型综述

Web访问模式挖掘研究的一个重要议题是Web浏览预测,Markov模型是一种经典的Web浏览预测模型。本文首先介绍了基本Markov浏览预测模型,包括基本Markov浏览行为模型,模型的学习训练及其在Web浏览预测问题中的应用;然后重点分析了扩展的Markov浏览预测模型,包括一序组合预测模型、高序模型、混合模型、隐Mark-ov模型、连续时间Markov模型等,综述了各种扩展模型所考虑的浏览预测问题的本质出发点、模型的学习方法及预测方法,最后分析了Markov浏览预测模型有待进一步研究的问题。

多Markov链用户浏览预测模型

建立有效的用户浏览预测模型 ,对用户的浏览做出准确的预测 ,是开发各种浏览导航工具的关键 .传统的Markov链模型是一种简单而有效的预测模型 ,但它存在预测准确率低 ,存储复杂度高等缺点 .通过对该模型的扩展 ,该文提出并建立了一种基于用户分类的新模型———多Markov链模型 .实验表明 ,该模型能更准确地描述用户在Web上的浏览特征 ,在预测准确率和存储复杂度方面都显著地优于传统的Markov链模型 .

基于隐马尔科夫模型的浏览兴趣预测

Web上的信息量正以惊人的速度增加,人们迫切需要能自动地从Web上发现、抽取和过滤信息的工具,即如何从数以亿计的页面中发现需要的内容、如何从大量的访问中发现固有的模式和关联。马尔科夫模型的网页浏览预测,仅仅从用户的浏览网页本身出发,预测用户的下一步链接,并不能捕获到用户的真正兴趣。本文提出基于隐马尔科夫模型的网页浏览路径预测,并将其与基于马尔科夫模型的方法进行对比。根据已知的浏览序列判断用户的类别,当浏览序列长度很短时,本文方法的预测准确性比马尔科夫模型低。这是由于序列长度过短,系统获取判断的信息少,增加了对用户错误分类的可能性。随着浏览序列长度逐渐增加,系统捕获的用户浏览信息越来越多,进而能够折射出用户的兴趣所在,预测准确率也逐步增加。当浏览序列长度大于或等于8时,预测准确率已经到达80%,提高了浏览兴趣预测的准确率。

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

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.

一个新的基于协作过滤的用户浏览预测模型

本文提出了一个新的基于协作过滤的用户浏览协作预测模型——UNCPM，它有效地解决了目前协作过滤预测方法的准确性和覆盖率低等问题。UNCPM从Web日志中获取用户浏览信息，系统分为两个部分：离线构件和在线构件。离线构件用于用户浏览历史记录的K-means聚类，并在聚类时充分考虑URL的相似分析来避免协作过滤的同义性和分散性等不足；在线构件用于活动用户预测。该模型可以应用在大型电子商务网站的用户浏览预测上。

基于动态分类的Markov用户浏览预测模型

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。

网站浏览路径预测(英文)

用户浏览因特网网站点击某个链接后,该链接的网页往往需要一段时间才能传送到用户端.为了缩短用户的等待时间,利用网站服务器的空闲CPU时间,对用户下一个HTTP请求进行预测,以便预处理下一个网页是一种可能途径.使用已分类的网页信息、用户配置文件和网站日志进行预测,介绍并且分析了16种预测算法.实验结果证明某些算法是比较有效可信的.

基于隐马尔科夫模型的浏览路径预测

基于马尔科夫模型的浏览路径预测,仅仅从用户的浏览会话本身出发来预测用户下一步的链接,并不能捕获用户的真正兴趣所在。运用隐马尔科夫模型来分析用户浏览网页的内容,可进一步捕获用户的浏览兴趣,并作下一步的链接预测。当浏览序列长度逐渐增加,系统捕获的用户浏览信息越来越多,此时能够折射出用户的兴趣所在,预测准确率也逐步增加。当浏览序列长度大于或等于8时,预测准确率已经到达80%,提高了预测准确率。

基于混合Markov链的用户浏览预测模型

根据Web用户的浏览历史建立用户浏览预测模型是Web环境下实现个性化服务和开发各种浏览导航工具的关键。该文首先利用PLSA模型对Web用户进行用户聚类,然后建立基于用户类别的混合Markov链用户浏览预测模型,该模型更能准确地描述用户浏览特征。实验结果表明了该模型的优越性。

基于Bayes网的时间序列预测

时间序列预测问题在气象、天文、电力、医学、生物、经济、金融和计算机等各个领域有着广泛的应用。本文将Bayes网模型用于该领域,提出并建立了一套基于Bayes的时间序列预测模型——静态Bayes网预测模型,动态Bayes网预测模型和分类静态Bayes网预测模型。实验表明,这三个模型能更准确地描述用户在Web上的浏览特征,在预测准确率和存储复杂度方面都显著地优于传统的时间序列预测模型。

Markov网页预测模型综述

介绍了基本的Markov浏览预测模型;讨论了扩展的Markov浏览预测模型,包括隐Markov模型、多Markov模型、混合模型、结构相关性模型;综述了各个模型的算法及其优缺点;分析了Markov浏览预测模型需要深入研究的问题。

基于偏爱度的多步Markov网页预测模型

随着WWW的迅速扩张和网络用户的急剧增加,准确预测Web用户的访问行为对减少用户的感知延时、提高网络服务质量具有重要作用。文章分析了传统Markov模型的优缺点,针对低阶Markov模型准确率不高,而高阶Markov模型状态空间复杂度较高的缺点,提出了一种新的K步Markov模型(K-Step Markov Model,K-SMM),并引入了偏爱度的概念,建立了基于偏爱度的多步Markov网页预测模型(Preferred K-Step Markov Model,PKSMM)。实验结果表明,该模型可以获得更高的预测准确率与覆盖率,并能有效地降低存储复杂度。

基于移动用户浏览行为的推荐模型

推荐算法已经被广泛地应用于很多领域。但是如果利用传统的推荐算法预测移动用户浏览互联网的行为,并在此基础上对移动用户进行个性化的内容推荐,传统推荐算法的推荐效果往往比较差。该文通过分析移动用户浏览互联网的记录,得出传统推荐算法效果差的原因。在此基础上,提出了一个基于移动用户浏览行为的推荐模型,即RMBDMU。该模型可以对移动用户浏览互联网的行为进行预测,在预测的基础上对移动用户进行内容推荐。为了验证推荐模型的有效性,在真实的移动用户浏览互联网的行为数据上进行了实验。实验结果显示基于移动用户浏览行为的推荐模型比传统的推荐算法更为有效。

大学4S综合英语教学模式探讨

4S (Survey, Study-reading, Speaking, andSummary) 综合英语教学模式是以综合运用语言能力培养为核心的新型课堂教学实践, 具体说来就是课堂教学围绕着任务型课堂创建, 着重学生语言运用能力的培养, 兼顾语言运用的各个方面, 树立学生是教学活动的主体, 重视学生学习能力和创新能力的培养, 突出综合英语作为一种培养学生综合的英语运用能力的主要课型的特点, 重视阅读前的预测、阅读中的研读以及阅读后的口述复用及写作等多种活动, “改变以教师为中心的传统教学方法, 突出学生在教学活动中的主体地位, 注意培养学生根据自身条件和需要独立学习的能力。”

Real-Time Monitoring and Flagging of Extreme Value Forecasts A Practical Example and Interesting Findings

Forecasts of record values are usually avoided unless expected to occur with great confidence within less than 48 hours, or in association with an extreme event such as a hurricane. Otherwise the risk of a high visibility false alarm outweighs the benefit of a correct early hit. Yet automated forecasts may occasionally include record values beyond day 2, which forecasters may choose to downplay, or not. In Canada, forecasters keep their focus on high impact weather for days l and 2, so that forecasts for day 3 and beyond are mostly automated and usually released after a quick glance. So a process was designed to bring up cases where automated temperature forecasts exceed known records for a number of sites, with the sole purpose of alerting the forecasters who may decide whether or not modifications are needed before release. As a by-product it is found that some record temperature forecasts are issued every day in Canada, even more records are actually observed, and in recent years there have been twice as many new high records as low ones. We discuss the origin of the process, its logics, its current status, interesting findings, and possible improvements.