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基于网络访问行为的混合阶Markov预测模型: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2008年第2期29卷 333-336页; 作者：叶海琴石磊王意锋郑州大学信息工程学院计算机系信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002; 随着WWW的迅速发展和网络用户的急剧增加,准确预测Web用户的访问行为对减小用户的感知延时,实现个性化推荐等具有重要的作用。无论是Markov模型还是其任何一种变种,高阶模型具有较好的预测性能。然而,高阶模型通常有较高的状态空间复杂...; 随着WWW的迅速发展和网络用户的急剧增加,准确预测Web用户的访问行为对减小用户的感知延时,实现个性化推荐等具有重要的作用。无论是Markov模型还是其任何一种变种,高阶模型具有较好的预测性能。然而,高阶模型通常有较高的状态空间复杂度。提出了一种新的混合阶Markov模型(HMPM),将前缀相同的序列共享存储,降低了状态空间复杂度。仿真实验结果表明,该模型在一定程度上提高了预测准确率,查全率也有所提升。; 来源：详细信息评论

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