基于隐马尔可夫模型的Web站点服务个性化推荐研究
基于隐马尔可夫模型的Web用户访问序列挖掘
基于隐马尔可夫模型的Web用户访问序列挖掘韦相【期刊名称】《红河学院学报》【年(卷),期】2013(000)002【摘要】Web挖掘的一个研究方向是发现用户对网页的兴趣。
用户的浏览网页意味着用户对该网页上的某种概念感兴趣。
文中提出基于隐马尔可夫模型，对用户访问网页的序列进行分析，发现用户感兴趣的概念，然后把蕴含用户感兴趣概念程度最大的网页推荐给用户。
这种模式实质上是一种Web服务设计，给用户提供个性化的优质服务，提高网站的服务质量。
%Mining the interest of the users is an important research direction in web mining. A user accesses a web site with some intentions means that he is interest in some conceptions. In this paper, we present a new method for mining browse sequence based on the Hidden Markov model in ord er to discover users’ interest, and then recommend the new pages with max interest to the user. This is essentially a Web service design, to provide personalized service and improve the service quality of website.【总页数】4页(P40-42,63)【作者】韦相【作者单位】红河学院计算机科学与技术系，云南蒙自661100【正文语种】中文【中图分类】TP31【相关文献】1.Web用户访问模式挖掘系统框架模型研究 [J], 朱志国2.基于GSP算法的Web用户访问序列模式挖掘 [J], 王子卿;樊楠3.基于用户访问序列挖掘的站点路径优化分析 [J], 杨思4.基于模糊聚类的Web用户访问序列挖掘 [J], 韦相5.基于用户访问树的分布式Web日志挖掘算法 [J], 陈宝国;宋旸因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
隐马尔科夫模型在社交媒体分析中的应用方法(八)
隐马尔科夫模型在社交媒体分析中的应用方法隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种用于建模时间序列数据的统计模型。
它在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
随着社交媒体的兴起，人们开始关注如何利用隐马尔科夫模型来分析社交媒体数据，从中挖掘出有价值的信息。
本文将重点探讨在社交媒体分析中，隐马尔科夫模型的应用方法。
一、隐马尔科夫模型简介隐马尔科夫模型是由马尔科夫链和观测序列组成的概率模型。
马尔科夫链是一种随机过程，具有马尔科夫性质，即未来状态只与当前状态有关，与过去状态无关。
观测序列是在每个时间点上观测到的符号序列。
隐马尔科夫模型假设，观测序列背后存在一个未知的马尔科夫链，而观测序列是由这个未知的马尔科夫链产生的。
在隐马尔科夫模型中，有三组参数需要估计：初始状态概率向量、状态转移概率矩阵和观测概率矩阵。
初始状态概率向量表示系统在时间 t=1 时各个状态的概率分布；状态转移概率矩阵表示系统在各个状态之间转移的概率；观测概率矩阵表示系统在各个状态下观测到各个符号的概率。
二、社交媒体数据分析社交媒体上产生的数据具有高度的时序性和复杂性。
例如，微博上用户的发帖行为、Twitter上用户的推文内容等都是具有时序关系的数据。
如何利用隐马尔科夫模型来分析这些数据，成为了研究的热点之一。
在社交媒体数据分析中，可以将用户的行为序列作为观测序列，而用户的状态（比如情绪状态）作为隐藏状态。
通过对用户行为序列的观测，可以推断用户当前的情绪状态，从而对用户的情绪变化进行建模和预测。
三、社交媒体情绪分析情绪分析是社交媒体分析的一个重要领域。
隐马尔科夫模型可以用来对社交媒体上用户的情绪进行建模。
首先，需要定义情绪状态的集合，比如“高兴”、“悲伤”、“愤怒”等。
然后，根据用户的言行举止，可以将用户的情绪状态作为隐含变量，而用户的发帖内容、评论内容等作为观测变量。
通过对这些数据进行建模，可以得到用户在不同时间点上的情绪状态，从而对用户的情绪变化进行分析和预测。
基于隐马尔可夫模型的Web用户访问序列挖掘
有挖掘 出更深人 的知识一 文献ｎ 臂 次定义 了Ｗｅ ｂ挖掘 的概念， 并且给出Ｗｅ ｂ访问信息挖掘的模型． 文献口 时
Ｗｅ ｂ 站点 的 日志 进 行处 理 ， 得 到事 务 数 据 形 式 ， 然后 需 求． 利用传统的数据挖掘方法（ 如聚类算法ｐ 】 ） 进行处理． 一 解 决 这种 需 求 的就是 Ｗｅ ｂ 数据挖掘． Ｗｅ ｂ 数 据 挖 些 研 究 学者 使 用 经 常用 来研 究 随机 过程 的经 典 马 尔 掘 就 是 从 Ｗｅ ｂ 页 面 中挖 掘 出未 知 的 、隐藏 的 ，对 决 可夫模型， 对 用 户 的 浏览 序 列 进 行 挖 掘 ． 根 据 用 户访 策 有 潜在 的知识 或 规则 的 过程 ． 它是 把 数据 挖 掘技 术 问的页面序列 ，通过构建马尔可夫模型预测用户下 用 于 互联 网资 源 上 ，是一 种 实 用 的新 技 术 ． Ｗｅ ｂ 数 据
挖掘可以分为Ｗｅ ｂ 内容挖掘， Ｗｅ ｂ 结构挖掘， Ｗｅ ｂ使用 挖掘三类． Ｗｅ ｂ 内容挖掘是从 文档 内容或其描述 中抽 取有用信息 的过程， Ｗｅ ｂ内容挖掘有两种策 略： 直接 挖 掘 文 档 的 内容 和在 其他 工 具 搜 索 的基 础 上进 行 改 进． Ｗｅ ｂ结 构挖 掘可 以分 为ｗｅ ｂ文 档 内部结 构挖 掘和 文档间的超链接结构挖掘＿ 这方面的代表有Ｐ ａ ｇ ｅ Ｒ ａ ｎ ｋ 和Ｃ Ｌ Ｅ ＶＥ Ｒ ， 此 外， 在 多层 次Ｗｅ ｂ 数 据仓 库 （ ＭＬ Ｄ Ｂ） 中 也利 用 了页面 的链 接结 构 ． Ｗｅ ｂ 使 用 挖 掘是 从 服 务器 端记 录 的用 户访 问 日志 或从 用 户 的浏览 信 息 中抽 取 感兴 趣 的模 式 ， 通过 分 析这 些 数据 可 以帮 助 理解 用 户 隐藏在数据中的行为模式， 做 出预测性分析， 从而改进 站点 的结构或为用户提供个性化的服务． 发现用户的迁移模式是Ｗｅ ｂ 使用挖掘 的一个重 要研究领域 ，当用户访问一个Ｗｅ ｂ 站点时， 实际上他 对某种东西是感兴趣 的，带着一定 的目的而来． 不同
隐马尔科夫模型在推荐系统中的应用(八)
隐马尔科夫模型在推荐系统中的应用隐马尔科夫模型 (Hidden Markov Model, HMM) 是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程。
在推荐系统中，HMM被广泛应用于个性化推荐、行为预测等方面。
本文将从HMM的基本原理入手，探讨其在推荐系统中的应用。
HMM的基本原理HMM是一种用于建模序列数据的统计工具，它假设观测数据的生成过程是一个隐含状态序列和一个观测数据序列之间的马尔科夫链。
在HMM中，有两类变量：观测变量和隐含变量。
观测变量是可以直接观测到的数据，而隐含变量是不能直接观测到的状态。
HMM通过观测数据来推断隐含状态，从而可以用于预测未来的状态或观测数据。
在推荐系统中，用户的行为数据可以被看作是一个序列，比如用户的点击、浏览、购买等行为。
这些行为数据可以被用来建立HMM模型，从而可以通过用户过去的行为数据来预测用户未来的行为。
此外，HMM还可以用于发现用户的潜在兴趣，从而实现个性化推荐。
HMM在推荐系统中的应用个性化推荐HMM可以通过建模用户的行为序列来实现个性化推荐。
以视频网站为例，用户观看视频的行为可以被建模成一个序列，其中每个视频可以看作是一个观测变量，而用户的观看兴趣可以看作是一个隐含状态。
通过分析用户观看视频的历史数据，可以建立HMM模型来预测用户未来可能感兴趣的视频，从而实现个性化推荐。
行为预测HMM还可以用于预测用户的行为。
以电子商务网站为例，用户的购买行为可以被建模成一个序列，其中每个商品可以看作是一个观测变量，而用户的购买意图可以看作是一个隐含状态。
通过分析用户的购买历史数据，可以建立HMM模型来预测用户未来可能的购买行为，从而可以提前为用户推荐相关商品，提高购买转化率。
用户兴趣发现HMM还可以用于发现用户的潜在兴趣。
通过分析用户的行为序列，HMM可以帮助推荐系统发现用户的潜在兴趣，从而可以更精准地为用户推荐感兴趣的内容。
比如，通过分析用户的浏览历史数据，HMM可以发现用户对某一类商品的偏好，从而可以为用户推荐类似的商品。
基于混合隐Markov链浏览模型的WEB用户聚类与个性化推荐
基于混合隐Markov链浏览模型的WEB用户聚类与个性化推荐林文龙;刘业政;朱庆生;奚冬芹【期刊名称】《情报学报》【年(卷),期】2009(028)004【摘要】针对传统的Markov链模型不能有效的表征长串访问序列所蕴含的丰富的用户行为特征(用户类别特征、访问兴趣迁移特征)的缺点,提出混合隐Markov 链浏览模型.混合隐Markov链模型使用多个不同的模型来区分不同类别用户的浏览特征,并为每个类别的用户设置了能跟踪捕捉其访问兴趣变化的类隐Markov链模型,能更好地对WWW长串访问序列的复杂特征进行建模,在真实WWW站点访问日志数据上的用户聚类实验与个性化推荐实验的结果表明,混合隐Markov链模型与传统的Markov链模型相比,具有更理想的聚类性能和推荐性能.【总页数】8页(P557-564)【作者】林文龙;刘业政;朱庆生;奚冬芹【作者单位】合肥工业大学管理学院电子商务研究所,合肥,230009;过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥工业大学,合肥,230009;合肥工业大学管理学院电子商务研究所,合肥,230009;过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥工业大学,合肥,230009;合肥工业大学管理学院电子商务研究所,合肥,230009;合肥工业大学管理学院电子商务研究所,合肥,230009【正文语种】中文【中图分类】G35【相关文献】1.基于混合Markov链的用户浏览预测模型 [J], 高春贞;李敏敬;李振兴2.基于混合Markov模型的用户浏览预测 [J], 陈佳;吴军华3.基于隐Markov链模型的欧洲足球运动员转会规律的研究 [J], 陈晓蒙;金贝尔;朱成;高宇洲;;;;4.基于混合Markov链的用户浏览预测模型 [J], 高春贞;李敏敬;李振兴5.基于多Markov链预测模型的Web缓存替换算法 [J], 黄学雨;钟艳青因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于隐马尔可夫模型的 Web信息抽取
图 2 IBM 公司的 Web 文档
图 3 图 2 文档的 HTML 标记序列
定义 1 D 是一个二元组(ds, de)，表示 HTML 标记语言中 具有开始标记和结束标记的标记类型，ds 表示开始标记，de 表示相应的结束标记。dom(D)表示所有属于 D 类型标记构成 的集合，例如(<B>, </B>)∈dom(D)。
—25—
图 1 信息抽取模型的构造过程
3.1 扩展 DOM 树的生成算法 图 2 所示的文档是一个公司的相关信息，包括公司名、
地址(包括街道、城市、州)、电话、传真和 E-mail。图 3 示出 了图 2 所示文档对应的 HTML 标记序列，标记序列中可能出 现的 term 分为 D, B, P 和 T 4 种类型。
题，即确定 HMM 模型的相关参数：对于已标记训练样本， 一般采用 ML(Maximum Likelihood)算法学习参数，对于未标 记训练样本，一般使用 Baum-Welch 算法学习参数。本文采 用 ML 算法学习模型相关参数。
状态集 S 的确定通过用户在扩展的 DOM 树中对待抽取 信息的标注确定状态集。例如对于图 2 所示的页面，待抽取 信息有：公司名字(Na)，街道(Street)，城市(C)，州(State)， 电话(T)，传真(F)和 E-mail(E)，则 S={Na, Street, C, State, T, F, E}。
马尔可夫逻辑在推荐系统中的个性化推荐方法(Ⅲ)
在当今信息爆炸的时代，推荐系统已经成为了人们获取信息和产品的重要途径。
无论是在电商平台上购物，还是在社交媒体上获取信息，推荐系统都在发挥着重要作用。
然而，由于用户的兴趣和行为具有一定的不确定性和个性化特点，传统的推荐算法在满足用户个性化需求方面存在一定的局限性。
因此，如何利用用户的历史行为和兴趣特点，实现个性化推荐成为了推荐系统领域的研究热点。
马尔可夫逻辑（Markov Logic）作为一种统计推断和机器学习的方法，被广泛应用于推荐系统中的个性化推荐。
它综合了概率图模型和逻辑表示模型的优点，能够有效地处理不确定性的知识和推理问题。
在推荐系统中，马尔可夫逻辑通过建模用户兴趣和行为之间的关系，实现了更加精准和个性化的推荐。
本文将从马尔可夫逻辑的基本原理和推荐系统中的应用两个方面进行论述，探讨马尔可夫逻辑在推荐系统中的个性化推荐方法。
一、马尔可夫逻辑的基本原理马尔可夫逻辑是由Pedro Domingos等人在2006年提出的，它将一阶逻辑和马尔可夫网络相结合，利用逻辑表示模型来建模不确定性知识，利用概率图模型进行推断。
在马尔可夫逻辑中，每一个子句都会对应一个权重，用来表示其真假的可能性。
通过对不同子句的权重进行学习和推断，可以得到一个更加接近真实情况的推断结果。
马尔可夫逻辑的基本原理包括两个重要概念：一阶逻辑和马尔可夫网络。
一阶逻辑是一种丰富表达性的逻辑语言，能够用一阶谓词逻辑对现实世界中的各种事实和关系进行表达。
而马尔可夫网络则是一种概率图模型，用来表示随机变量之间的依赖关系。
通过将一阶逻辑中的谓词和变量映射到随机变量中，马尔可夫逻辑能够通过学习和推断来获取知识的不确定性，并生成更加准确的推断结果。
二、马尔可夫逻辑在推荐系统中的应用在传统的推荐系统中，往往采用基于内容的推荐或协同过滤的方法来进行推荐。
然而，这些方法都存在一定的局限性，无法很好地满足用户的个性化需求。
而马尔可夫逻辑作为一种能够处理不确定性知识和推理问题的方法，能够很好地应用于推荐系统中，实现更加个性化和精准的推荐。
《基于隐马尔可夫模型的Web应用防火墙的设计与实现》
《基于隐马尔可夫模型的Web应用防火墙的设计与实现》一、引言随着互联网技术的飞速发展，Web应用已成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，网络安全问题日益严重，Web应用面临着各种攻击的威胁。
为了保护Web应用的正常运行和用户数据的安全，设计并实现一个高效、可靠的防火墙系统显得尤为重要。
本文将介绍一种基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的Web应用防火墙的设计与实现方法。
二、隐马尔可夫模型概述隐马尔可夫模型是一种统计模型，常用于解决时序数据的分割与预测问题。
在Web应用防火墙中，隐马尔可夫模型可以用来对网络流量进行建模和分析，通过识别正常的网络流量和异常的网络流量，进而判断是否遭受攻击。
HMM通过观察到的网络流量序列，利用模型内部的隐藏状态序列进行预测和决策，从而达到防御攻击的目的。
三、Web应用防火墙的设计1. 总体架构设计基于隐马尔可夫模型的Web应用防火墙主要由数据采集模块、预处理模块、HMM模型训练模块、决策模块和防御模块组成。
数据采集模块负责收集网络流量数据；预处理模块对数据进行清洗和转换，使其适用于HMM模型的训练；HMM模型训练模块负责使用预处理后的数据训练HMM模型；决策模块根据模型预测结果进行判断，并执行相应的防御策略；防御模块则根据决策结果对攻击进行拦截和防御。
2. 数据采集与预处理数据采集模块通过监控网络流量，实时收集包括请求、响应、会话等在内的网络数据。
预处理模块对数据进行清洗和转换，去除噪声和无效数据，将数据格式化为适用于HMM模型训练的格式。
这一步对于提高模型的准确性和性能至关重要。
3. HMM模型训练HMM模型训练模块使用预处理后的数据训练HMM模型。
在训练过程中，通过计算不同隐藏状态之间的转移概率和观察概率，建立网络流量的概率模型。
此外，还可以根据实际需求调整模型的参数，以适应不同的网络环境和攻击场景。
4. 决策与防御决策模块根据HMM模型的预测结果进行判断。
隐马尔科夫模型在推荐系统中的应用(七)
隐马尔科夫模型在推荐系统中的应用随着互联网的快速发展，推荐系统已经成为了各大互联网平台的重要组成部分，如淘宝、京东、Netflix等。
推荐系统的目的是根据用户的历史行为和偏好，为其推荐可能感兴趣的物品或内容，以提高用户体验和促进销售。
而隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）作为一种概率图模型，在推荐系统中也得到了广泛的应用。
本文将分析HMM在推荐系统中的应用，并探讨其优势和局限性。
HMM是一种描述有隐藏状态的动态系统的概率模型，其基本思想是：系统的状态是不可见的，我们只能通过观察到的结果来推断隐藏状态。
在推荐系统中，用户的偏好和兴趣可以看作是隐藏状态，而用户的行为数据（如购买、点击、浏览记录）则可以看作是可观察到的结果。
HMM可以通过分析用户的行为数据，推断用户的隐藏偏好状态，从而实现个性化推荐。
一、HMM在推荐系统中的建模在推荐系统中，我们可以将用户的行为序列看作是观察序列，而用户的偏好状态则是隐藏状态。
以电影推荐系统为例，用户对电影的喜好可以分为“喜欢”和“不喜欢”两种状态。
通过分析用户对电影的观看、评分等行为数据，可以推断用户当前的偏好状态是“喜欢”还是“不喜欢”，从而为其推荐相应的电影。
二、HMM在推荐系统中的优势HMM在推荐系统中具有以下优势：1. 考虑用户行为的序列性：HMM能够捕捉用户行为的序列特征，从而更好地理解用户的行为模式和偏好变化。
这有助于提高推荐系统的准确性和个性化程度。
2. 考虑用户偏好的变化：HMM能够通过状态转移概率来捕捉用户偏好的变化，从而及时调整推荐策略，满足用户不断变化的需求。
3. 考虑观察数据的不完整性：HMM能够处理观察数据的不完整性和噪声，从而提高推荐系统的鲁棒性。
三、HMM在推荐系统中的局限性然而，HMM在推荐系统中也存在一些局限性：1. 参数估计困难：HMM的参数估计需要大量的数据样本，而推荐系统中的用户行为数据通常是稀疏的和不完整的，这会导致HMM的参数估计困难。
基于HMM模型的网络社区推荐技术
电子设计工程Electronic Design Engineering第26卷Vol.26第3期No.32018年2月Feb.2018收稿日期：2017-01-06稿件编号：201701041基金项目：国家自然科学基金项目（61105064）；陕西省自然科学基础研究计划项目（2016JM6085）；陕西省教育厅科学研究计划项目（17JK0687）作者简介：李培（1980—），女，陕西西安人，硕士，副教授。
研究方向：智能信息处理和网络安全。
目前，随着各类网络应用的普及，在网络环境下，具有类似兴趣偏好、个人爱好等特征的人群聚集在一起，就其共同感兴趣的问题进行互动，从而形成了具有归属感及认同感的群体即网络社区。
根据各类统计，目前各类网络社区成为网民上网的主要关注点，而网络社区具有主题鲜明以及互动性强等特点，可以满足不同社区成员的信息获取及表达，且社区成员又具有较高的凝聚力和平台粘性。
因此，个性化网络社区推荐技术成为了各类应用平台上满足用户个性化需求的核心技术[1-5]。
由于网络社区相关数据具有海量、强噪音、实时变化性大等特点。
因此，如何满足网络用户高质量和实时性的社区推荐需求，使得用户获得准确的推荐服务成为备受关注的研究热点。
在网络社区识别的基础上，目前的社区推荐技术有基于群组间相似度的社区推荐算法、基于网络拓扑结构根据个体间链接情况进行分析的决策树算法以及通过对社会网络进行群组聚类的社区推荐算法[6-8]等。
基于HMM 模型的网络社区推荐技术李培（西安邮电大学计算机学院，陕西西安710121）摘要：由于网络社区相关数据具有海量、强噪音、实时变化性大等特点。
因此，如何满足网络用户高质量和实时性的社区推荐需求，使得用户获得准确的推荐服务成为备受关注的研究热点。
本文结合Web 使用挖掘和内容挖掘的思想，提出了一种基于隐马尔可夫模型即HMM 模型来描述用户访问社区模式的挖掘模型，并运用该模型来获取用户访问社区的具有共性的模式序列，经验证，该技术能够发现用户访问社区的迁移模式，并反映用户的访问偏好，从而将某社区内部成员共同感兴趣的新社区推荐给该社区的其他成员。
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体需要 的个 性 化 站 点 ， 行 智 能 推荐 ， 得 势 在 必 进 变
深层次发展增设了一大障碍． 在纷繁复杂的信息世
收 稿 日期 ：０ ７— １—１ ２０ ０ ０
行． 传统的 Ｗｅ 使用挖掘思想与个性化服务相结合 ｂ
基金项 目： 河南省科技厅 自然科 学基础研 究项 目（６ １５ ７０ ０ １０ ４ ０ ） 作者简介 ： 段淑敏 （９ ６ ） 女 ， １７ 一 ， 河南省开封 市人 ， 开封 大学讲师 ， 主要研 究方向： 数据挖 掘
关 键词 ： 隐马 尔可 夫模 型 ； 个性 化 Ｗｅ ｂ站 点 ； 智能推荐
中图分 类号 ：Ｐ９ Ｔ３３
文献标 识码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ｉｅ ｐｅ ｓ ｎ ｌｚ ｄ ｒ ｃ ｍ ｍ ｅ ｄａ ｉｎ ｓ ａ ｃ ｎ Ｗ ｂｓｔ ｒ ｏ ａ ｉｅ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｓ ｒ ｉｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｄｅ ａ ｋ ｖ ｍ ｏ ｅ ｅ ｖｃ ａ ｅ ｎ ｈ ｄ ｎ Ｍ ｒ ｏ ｄ ｒ
为 的算法 如下 ：
表 １ Ｓ ｒ ｒ ｇ 文件 格 式 ｅ ｅ ｓ ｖ Ｌ ｏ
Ｖ １２ Ｎｏ ６ ｏ． ２ ．
Ｄｅ ． ２ ０７ ｃ ０
２０ ０ ７年 １ ２月
文 章 编 号 ：０４—１７ （ ０７ ０ ０ １ ０ １０ ４ ８ ２０ ）６— ０ ０— ３
基于隐马尔可夫模型的 Ｗｅ ｂ站点服务个性化推荐研究
段淑敏 ， 张 涛 俞文 洋 ，
（． １ 开封 大学 管理科 学 学院 ，河 南 开封 ４ ５０ ； ７０ １
．
Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ： ｄ ｎ Ｍａ ｋ ｖ ｍｏ ｅ ； ｅ ｓ ｎ ｌｚ ｄ Ｗ ｅ ｓｔ ｉ ｔｌｉｅ ｔｒ ｃ ｍｍｅ ｄａｉｎ ｈｉｄｅ ｒ ｏ ｄ ｌ ｐ ｒｏ ａｉｅ ｂ ｉｅ；ｎ ｅｌ ｎ ｅ ｏ ｇ ｎ ｔｏ
０ 引言
随着 网络化与信息化的迅猛发展 ， 互联 网技术 １益渗透人类社会 的各个角落 ， ３ 越来越多的经 营商
界 中， 丰富 的 内容 、 全 的 门类 和众 多 的 特 色 服 务 齐
是吸引用户浏览 的基础 ， 而不 同层次 、 爱好和使用 目的的浏览者只对其 中的小部分信息感兴趣 ， 不愿 将大部分的精力和时间花费在反复点击后 的等待 中． 另一方面 ， 经营商从商业角度 出发 ， 希望能利用 最少的资源来管理 站点 ， 这在无形中产生 了与浏览 者之间的供需矛盾． 因而 ， 设计 出满足不 同客户群
投 入大量 资金 建立 网站 开展 电子 商 务 活动 ， 以求 改 进 企业 经营 策 略 ， 取 更 多 商 业 机 会 ． 比传 统 的 获 相 面 对面 服务形 式 ， 网络 服 务无 法 与 用 户 进行 正 面沟
通． 因此 ， 乏个性 化 服务 ， 缺 这为 Ｗｅ 点 服务 向更 ｂ站
维普资讯 http://www.cqvLeabharlann
第２ ２卷
第 ６期
郑 州 轻 工 业 学 院 学 报 （自 然 科 学 版 ）
ＪＵ Ｎ Ｌ Ｆ Ｈ Ｎ Ｚ Ｏ ＮＶ Ｒ ＩＹＯ Ｇ ＴＩＤ ＳＲ （ ａ ｒ ｃ ｎｅ Ｏ Ｒ Ａ Ｅ Ｇ Ｈ ＵＵ ＩＥ ＳＴ Ｆ ＩＨ ＵＴ Ｙ Ｎｔ ａＳｉｃ ） ＯＺ Ｌ Ｎ ｕｌ ｅ
维普资讯
第 ６期
段淑敏等 ： 于隐马尔可夫模型的 Ｗｅ 基 ｂ站点服务个性化推荐研究
的爪Ｊ ｌ 生化智 能 Ｗｅ 术 为有 效 地 解 决 这 一 问题 开 ｂ技 辟 了崭 新途 径 ． 文 将 基 于 隐 马 尔 可 夫 模 型 ， 究 本 研 个性化 智能 推荐 技术 ．
２ 河南大学 计算机与信息工程学院， ． 河南 开封 ４５ ０ ） ７０４
摘 要 ： 于 隐马 尔可夫模 型开发 了用户浏 览兴趣 迁移模 式 ， 基 该模 式 下 Ｗｅ 点能 合理 地推 荐 用 户感 ｂ站
兴趣 的信息， 加速用户对站点的访问， 较好地解决了个 ｝ 网站的 自适应问题． 生 化