基于Web日志挖掘的Markov预测模型及算法研究  

Research of Markov Prediction Model and Algorithm Based on Web Log Mining

作　　者：张友志[1] 程玉胜[1] 王一宾[1] 

机构地区：[1]安庆师范学院计算机与信息学院,安徽安庆246133

出　　处：《安庆师范学院学报（自然科学版）》2010年第1期35-38,共4页Journal of Anqing Teachers College(Natural Science Edition)

基　　金：安徽省高校优秀青年人才基金(2009SQRZ123);安徽省自然科学基金(070412061)资助

摘　　要：通过Web日志挖掘技术可分析用户访问模式,从而为客户提供智能化、个性化服务。马尔可夫(Markov)模型的链式结构简便易行,适合作为一个预测模型来预测用户的页面访问模式。就此对Markov预测模型进行深入研究,描述了其实现算法,并结合实例对混合Markov预测模型方法进行了验证。Through Web log mining technology ,We can analyze user＇s browsing patterns and provide intelligent and personalized service. The chain structure of Markov model is convenient and easy for forecasting user＇s browsing patterns. This paper studies for Markov prediction model deeply,introduces it＇s realizable algorithm and validates the method of mixed Markov model through an example.

关 键 词：WEB日志挖掘 访问模式 马尔可夫模型 链式结构 算法 

分 类 号：TP182[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]