文献类型：期刊文章

作　　者：林文龙[1] 刘业政[1] 姜元春[1]

机构地区：[1]合肥工业大学管理学院电子商务研究所,合肥230009

出　　处：《计算机科学》

基　　金：国家自然科学基金项目(70672097);国家自然科学基金重点项目(70631003)资助。

年　　份：2008

卷　　号：35

期　　号：1

起止页码：9-14

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：访问模式挖掘  浏览预测  MARKOV模型

分 类 号：TP393.18]