Markov网页预测模型综述
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一种改进的Markov链预测模型
何让这种 预测 方法 在大 多数 情况 下都 能够 使用 。
现有 的预取 技 术 主 要 分 为 客 户 端 和服 务 器 端 预 取技 术 。 Ｍａｋ ｖ 型是 Ａ ｄｅ Ａ．Ｍａｋ ｖ提 出来 的 、 ｒｏ 模 ｎ ｒｉ ｒｏ 现
种 。 网络缓 存 技 术 通 过 在 本 地 缓 存 用 户 最 近访 问
览 目的 、 兴趣 爱 好 、 化 背 景 等 多 方 面 影 响 的较 为 文
维普资讯
５ ４ １４
科
学
技
术
与
工
程
７卷
复杂 的过程 。而 由于 用 户 的 这些 差 异 ， 其浏 览 过 程
往 往表 现 出不 同 的个 性 差 异 。但 Ｍａｋ ｖ链 模 型采 ｒｏ 取 一个 单 一 的 过 程 描 述 所 有 的 用 户 ， 明显 过 于 简
ｒｋ ａ建 立 了一 个实 验 系 统 ， 过 在 Ｅ Ａ服 务 器 日 ｕ ｋｉ 通 Ｐ
志文 件 上 的实验 表 明 ， 于 Ｍａｋ ｖ链模 型 对用 户 的 基 ｒｏ 浏览 过 程 进 行 预 测 ， 准 确 率 可 以 达 到 ７ ％ 左 其 ０
缓冲区中， 以备 用 户 的访 问 ， 而 减 少 用 户 的访 问 从
一
能从 本地 缓存 中获得 新 网页 的概 率 一 般 比较 小 ； 另 外， 如果 用户 要 访 问 以前 从 未 请 求 过 的 网 页 ， 存 缓
技术 便无 能为 力 。
如果 能够 预测 出用 户 将 来 可 能 的访 问 请 求 ， 并 在用 户实 际 请 求 前 将 这 些 网页 取 回并 放 人 本 地 缓 存 ， 可 以较好 地解 决 网络 缓 存 技 术 存 在 的 上述 两 就
markov模型
n
P X k i | } 条件概率 分布 P{ X 0k iX k 1 和ik 1 P{ X n j | X n 1 i} 确定. P X 0 i0，X 1 i1， ，X k 2 ik 2 马氏性
P X k 1 ik 1 | X 0 i0， ，X k 2 ik 2 P X k ik |X k 1 ik 1
P X 0 i0 P X 1 i1 | X 0 i0 P X k ik |X k 1 ik 1
定义1 设 { X n，n 0} 是马尔可夫链，记
pij (n) P{X n 1 j | X n i}
称 pij 为马尔可夫链 {X n，n 0} 在时刻 n 时的一步转 移概率。 当 i，n 固定时，一步转移概率 pij (n) 实质上就是
4. Markov数学模型可行性
世界上的一切事物都在随时间而变化，譬如某一地区 气候指标气温和湿度的变化；体血液循环，心脏搏动每 次的血压与排血量；神经细胞兴奋或抑制的传递；生物 世代交替过程中遗传性状的表现……所有变化着的事物表 现状态可能是数值的、非数值的、连续的、离散的。在 这种情况下，我们需建立一种研究的是一类重要的随机 过程，研究对象的状 态s(t)是不确定的，它可能 取K种 状态si(i=1,…,k)之一，有时甚至可取无穷多种状态的模 型，而这种模型就是Markov数学模型。在建模时，时间 变量也被离散化，我们希望通过建立两个相邻时刻研究 对象取各种状态的概率之间的联系来研究其变化规律， 故马氏链研究的也是一类状态转移问题。
P X 0 ii0，X 1 X， ，|XX1 iik 1 P X 马氏性 i P X 0 0 P i1 1 i1 k 0 0 k ik |X k 1 k 1 P X k ik |X 0 i0，X 1 i1， ，X k 1 ik 1 P X 0 i0，X 1 {， ，X k1 0}ik 1 即马尔可夫链 i1 X ， n 的有限维分布完全由初始
P X k i | } 条件概率 分布 P{ X 0k iX k 1 和ik 1 P{ X n j | X n 1 i} 确定. P X 0 i0，X 1 i1， ，X k 2 ik 2 马氏性
P X k 1 ik 1 | X 0 i0， ，X k 2 ik 2 P X k ik |X k 1 ik 1
P X 0 i0 P X 1 i1 | X 0 i0 P X k ik |X k 1 ik 1
定义1 设 { X n，n 0} 是马尔可夫链，记
pij (n) P{X n 1 j | X n i}
称 pij 为马尔可夫链 {X n，n 0} 在时刻 n 时的一步转 移概率。 当 i，n 固定时，一步转移概率 pij (n) 实质上就是
4. Markov数学模型可行性
世界上的一切事物都在随时间而变化，譬如某一地区 气候指标气温和湿度的变化；体血液循环，心脏搏动每 次的血压与排血量；神经细胞兴奋或抑制的传递；生物 世代交替过程中遗传性状的表现……所有变化着的事物表 现状态可能是数值的、非数值的、连续的、离散的。在 这种情况下，我们需建立一种研究的是一类重要的随机 过程，研究对象的状 态s(t)是不确定的，它可能 取K种 状态si(i=1,…,k)之一，有时甚至可取无穷多种状态的模 型，而这种模型就是Markov数学模型。在建模时，时间 变量也被离散化，我们希望通过建立两个相邻时刻研究 对象取各种状态的概率之间的联系来研究其变化规律， 故马氏链研究的也是一类状态转移问题。
P X 0 ii0，X 1 X， ，|XX1 iik 1 P X 马氏性 i P X 0 0 P i1 1 i1 k 0 0 k ik |X k 1 k 1 P X k ik |X 0 i0，X 1 i1， ，X k 1 ik 1 P X 0 i0，X 1 {， ，X k1 0}ik 1 即马尔可夫链 i1 X ， n 的有限维分布完全由初始
Markov的各种预测模型的原理与优缺点介绍
Markov的各种预测模型的原理与优缺点介绍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，是导航工具实现对用户浏览提供有效帮助的关键。
在浏览预测模型方面，很多学者都进行了卓有成效的研究。
AZER提出了基于概率模型的预取方法，根据网页被连续访问的概率来预测用户的访问请求。
SARUKKAI运用马尔可夫链进行访问路径分析和链接预测，在此模型中，将用户访问的网页集作为状态集，根据用户访问记录，计算出网页间的转移概率，作为预测依据。
SCHECHTER构造用户访问路径树，采用最长匹配方法，寻找与当前用户访问路径匹配的历史路径，预测用户的访问请求。
XU Cheng Zhong等引入神经网络实现基于语义的网页预取。
徐宝文等利用客户端浏览器缓冲区数据，挖掘其中蕴含的兴趣关联规则，预测用户可能选择的链接。
朱培栋等人按语义对用户会话进行分类，根据会话所属类别的共同特征，预测用户可能访问的文档。
在众多的浏览模型中，Markov模型是一种简单而有效的模型。
Markov模型最早是ZUKERMAN等人于1999年提出的一种用途十分广泛的统计模型，它将用户的浏览过程抽象为一个特殊的随机过程——齐次离散Markov模型，用转移概率矩阵描述用户的浏览特征，并基于此对用户的浏览进行预测。
之后，BOERGES等采用了多阶转移矩阵，进一步提高了模型的预测准确率。
在此基础上，SARUKKAI建立了一个实验系统[9],实验表明，Markov预测模型很适合作为一个预测模型来预测用户在Web站点上的访问模式。
1 Markov模型1.1 Markov模型Markov预测模型对用户在Web上的浏览过程作了如下的假设。
假设1（用户浏览过程假设）：假设所有用户在Web上的浏览过程是一个特殊的随机过程——齐次的离散Markov模型。
即设离散随机变量的值域为Web空间中的所有网页构成的集合，则一个用户在Web中的浏览过程就构成一个随机变量的取值序列，并且该序列满足Markov性。
基于Markov链和关联规则的Web访问预测模型
将 来 可能 访 问 的 页 面 集 ， 成 预测 候 选 集 ； 后 再 使 用 二 项 关 联 规 则 从 正 向 和 反 向 两 个 角 度 修 正 Ｍａｋ ｖ的 预 测 结 果 ． 生 然 ｒｏ
从 而生 成 最 后 的 预 测 页 面．
关 键 词 ： ｂ日 Ｗｅ 志挖掘 ； ｒｏ ； Ｍａｋｖ关联规则 ； 访问预测
于点击 流树 的预测算 法 ， 详细 介 绍 了点击 流树 的构 造 算法和基 于点 击流 树的 预 测算 法 ． 预测过 程 首 先在 点 击 流树 上查找 与 当前 访 问路径 相 似 的历 史访 问路 径 ，
然后 再根据 历史 访 问路 径做 出预 测． 该模 型 的 主要 问
构 、 高 Ｗｅ 提 ｂ应 用 的 效 率 以及 为 用 户 提 供个 性 化 服 务［ ． ２ 这些 功能 和服 务的 核心是用户 访问预 测 ， ］ 即根据
则还是 Ｎ Ｇｒｍ 都必 须 多轮 扫 描数 据 ， — ａ 但是 这些 数 据 往往是 十分庞 大的 ， 因此该方 法实 时性很难保 证． ２ ）基于 Ｍａｋ ｖ预测 ． ｕ ｋ ｒ ｎ等［ 最 先 推 出 ｒｏ Ｚ ｃ ｅｍａ ８ ］
介绍 了频繁 序列 的挖掘 ， 用 Ｎ Ｇｒｍ 找 出所有 Ｎ 长 利 — ａ
导 Ｉｔｒ ｅ 的建设 ， ｎ ｅｎ ｔ 从而 开启一个更 人性 化 、 更智 能 化
的 新 Ｉｔｒｅ 时 代 ｎ ． ｎｅｎｔ ］ Ｗｅ ｂ日志 挖 掘 是 Ｗ ｅ ｂ挖 掘 领 域 的 一 个 重 要 研 究
覆盖 的状态空 间 十分庞大 ， 导致 计算复杂 度过高 ； 提 出并 ｒｏ 模 邢 ９ ］ 建立 了一种基 于用户 分类 的新 模 型—— 多 Ｍａｋ ｖ链 ｒｏ
基于改进的Markov模型预测准确度研究
别 对 应 用 户 访 问 页面 的 ３个层 次 ，如 表 １所 示 。通 过 这 种 浏
ｆｒ＝ ＝ ｕｒｎ ｅｓ ｎＬ ｎ ｔ； ） ００ １ ＜ Ｃ ｒｅｔ ｓｉ ｅ ｇ ｉ ｛ ｊ Ｓ ｏ ｈ ＋ Ｃ ｒｅｔ．＋ Ｃ ｒ ｎＡｃｅｓＴｍｅ ／ ｕｒｎＰ ＝ ｕｒ ｔ ｃｓ ｉ ； ／当前的页面访 问 Ｔ ｅ
为访 问 Ｐ ｋ的时问离散值 ，１ ｋ ｎ ５ ． 。同时 Ｍａｋ ｖ模 型状 态转 Ｓ ｒｏ
移 概 率 矩 阵 的 构 造 算 法 Ｈ也 要 作 相 应 改 动 ，如 下 ： 】
关 ，其统 计 量对 于群 体 对 网页 的 关注 度有 重 要意 义 。在 Ｍａｋ ｖ预测模型 中，构造转移概率矩 阵的过程 当中己经考 ｒｏ 虑 的点击率 ，即是对 网页的访 问，但是也没有考虑页面访 问 时 间 的 问题 【。 Ｊ Ｊ
微 型 电脑 应 用
２０ ０ ８年 第 ２ ４卷第 ９ 期
基 于 改 进 的 Ｍａ ｋ ｖ模 型 预 测 准 确 度 研 究 ｒｏ
张友 志 苏 本跃
摘
程 玉胜
要：马尔可夫啕 （ ｒｏ ）模 型方法主要解 决的问题是 从 当前状 态预 测下一个状态 ，因此适合作 为一个预测模型来挖 掘 Ｍａｋ ｖ
关键词：马 尔可夫模型 ；访 问模 式；准确度 ；协 同过滤 中图 分 类 号 ： Ｔ １ ２ Ｐ ８ 文献 标 志 码 ：Ａ 马尔可夫 （ ｒｏ ）模 型的链式 结构简便 易行 ，适合 Ｍａｋ ｖ 作 为一 个 预测 模 型来 预 测用 户 的页 面访 问模 式 【。在 对 ６ １ Ｍａ ｏ ｒ ｖ模型实 际研究与应用 中，人们发现原始 的尤其是高 ｋ 阶的 Ｍａｋ ｖ预测模型空间时间计算开销非常的大，影 响了 ｒｏ 系统的性能，而在 引入聚类方法对 Ｍａｋ ｖ预测模 型进行 改 ｒｏ 进后，虽较好地 克服 了原始 Ｍａｋ ｖ模型 的缺 陷，但 同时付 ｒｏ 出了降低预测准 确率的代价。 本文就此从页面权重和个体用 户访 问习惯和偏好两个角度 ，对 改进后 的 Ｍａｋ ｖ模型进一 ｒｏ 步改 良， 以提高预测结果的准确度。
ｆｒ＝ ＝ ｕｒｎ ｅｓ ｎＬ ｎ ｔ； ） ００ １ ＜ Ｃ ｒｅｔ ｓｉ ｅ ｇ ｉ ｛ ｊ Ｓ ｏ ｈ ＋ Ｃ ｒｅｔ．＋ Ｃ ｒ ｎＡｃｅｓＴｍｅ ／ ｕｒｎＰ ＝ ｕｒ ｔ ｃｓ ｉ ； ／当前的页面访 问 Ｔ ｅ
为访 问 Ｐ ｋ的时问离散值 ，１ ｋ ｎ ５ ． 。同时 Ｍａｋ ｖ模 型状 态转 Ｓ ｒｏ
移 概 率 矩 阵 的 构 造 算 法 Ｈ也 要 作 相 应 改 动 ，如 下 ： 】
关 ，其统 计 量对 于群 体 对 网页 的 关注 度有 重 要意 义 。在 Ｍａｋ ｖ预测模型 中，构造转移概率矩 阵的过程 当中己经考 ｒｏ 虑 的点击率 ，即是对 网页的访 问，但是也没有考虑页面访 问 时 间 的 问题 【。 Ｊ Ｊ
微 型 电脑 应 用
２０ ０ ８年 第 ２ ４卷第 ９ 期
基 于 改 进 的 Ｍａ ｋ ｖ模 型 预 测 准 确 度 研 究 ｒｏ
张友 志 苏 本跃
摘
程 玉胜
要：马尔可夫啕 （ ｒｏ ）模 型方法主要解 决的问题是 从 当前状 态预 测下一个状态 ，因此适合作 为一个预测模型来挖 掘 Ｍａｋ ｖ
关键词：马 尔可夫模型 ；访 问模 式；准确度 ；协 同过滤 中图 分 类 号 ： Ｔ １ ２ Ｐ ８ 文献 标 志 码 ：Ａ 马尔可夫 （ ｒｏ ）模 型的链式 结构简便 易行 ，适合 Ｍａｋ ｖ 作 为一 个 预测 模 型来 预 测用 户 的页 面访 问模 式 【。在 对 ６ １ Ｍａ ｏ ｒ ｖ模型实 际研究与应用 中，人们发现原始 的尤其是高 ｋ 阶的 Ｍａｋ ｖ预测模型空间时间计算开销非常的大，影 响了 ｒｏ 系统的性能，而在 引入聚类方法对 Ｍａｋ ｖ预测模 型进行 改 ｒｏ 进后，虽较好地 克服 了原始 Ｍａｋ ｖ模型 的缺 陷，但 同时付 ｒｏ 出了降低预测准 确率的代价。 本文就此从页面权重和个体用 户访 问习惯和偏好两个角度 ，对 改进后 的 Ｍａｋ ｖ模型进一 ｒｏ 步改 良， 以提高预测结果的准确度。
基于网络访问行为的混合阶Markov预测模型
叶 海 琴 ， 石 磊 ， 王 意锋
（．郑 州 大学 信 息工程 学 院计 算机 系 ，河 南 郑 州 ４ ０ ５ ；２ １ ５ ０ ２ ．河 南省信 息 网络 重 点开 放 实验 室， 河南 郑 州
４ ０ ５ ；３ 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 ４ ０ ０ ） ５０２ ． ５ ０ ２
摘 要 ： 着 ｗｗ ｗ 的 迅 速 发 展 和 网络 用 户 的 急 剧 增 加 ， 确 预 测 Ｗｅ 户 的 访 问 行 为 对 减 小用 户 的 感 知 延 时 ， 现 个 性 化 随 准 ｂ用 实
推 荐等 具有重要 的作 用 。无论 是 Ｍａｋ ｖ 型还 是 其任何 一种 变种 ， ｒｏ 模 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 Ｍａｋ ｖ 型 （ ＭＰ ，将 前缀相 同的序 列 共享存 储 ，降低 了状 态空 间复杂 ｒｏ 模 Ｈ Ｍ） 度 。仿真 实验 结果表 明 ， 模型在 一 定程度 上提 高 了预 测准确 率 ， 全率 也有 所提升 。 该 查
Ｒｅｅ ｒｈＣ ｎｅ，Ｉ ｆｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅｉｇＵｎｖ ｒｉ ，Ｚ ｅ ｇ ｈ ｕ４ ０ ０ ，Ｃ ｉａ ｓａｃ ｅ ｔｒ ｎｏｍａｉ ｎ ｉｅ ｒ ｉｅｓ ｏ ｎ ｙ ｔ ｈ ｎ ｚ ｏ ５ ０ ２ ｈｎ ）
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｗ ｉ ｅ ａ ｉ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｆ ｈ ｓｒ ｃ ： ｔ ｔ ｐ ｄ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｔ ｅⅥ Ｗ ｎ ｅｄ ａ ａｉ ｃ ｅ ｓ ｆ ｂ ｕ ｅ ｓ ｐ ｅ ｉｔ ｇｕ ｅ ｓａ ｃ ｓ ｅ ａ ｉ ｒ ｒ ｃｓ ｌ ｈｈ ｒ ｏ Ｗ ａ ｄ ｔ ｒ ｍ ｔｃｉ ｒ ａ ｅｏ ｗｅ ｓ ｒ ． ｒ ｄ ｃ ｉ ｓ ｒ ’ ｃ ｅ ｓ ｈ ｖ ｏ ｅ ｉｅｙ ｈ ｎ ｎ ｂ ｐ ｐ ａ ｓ ｎｉ ｏ ｔ ｎ ｌ ｉ ｅ ｕ ｉ ｇｕ ｅ － ｅ ｃ ｉ ｅ ｔ ｎ ｙ ａ ｄｐ ｒ ｏ ｌ ｅ ｃ ｍｍ ｅ ｄ ｔｏ ．Ｒｅ ａ ｄ ｅ ｓ ｆ ａ ｋ ｖ ｍｏ ｅｓ ｒ ｈ ｉｖ ｒａ ｌｙ ａ ｍｐ ｒ ｔ ｏ ｅ ｎｒ ｄ ｃｎ ｓ ｒ ｒ ｅｖ ｄｌ ｅ ｃ ｎ ｅ ｓ ｎａｉ ｄｒ ｏ ａ ｒ ｐ ａ ｚ ｅ ｎ ａｉ ｎ ｇ ｒ ｌ ｓ Ｍ ｒ ｏ ｄ ｌ ｏ ｅｒ ａ ｉ － ｏ ｔ ｔ ｎ ， ｈ ｇ ｅ — ｒ ｅ ｄ ｌ ｈ ｖ ｅ ｅ ｅ ｆ ｒ ａ ｃ ． Ｕｎ ｏ ｔ ｎ ｔ ｌ， ｈ ｇ ｅ — ｒ ｅ ｄ ｌ ｓ ｌ ｉ ｉ ｈ ｓａｅ ｓ ａ ｅｃ ｍｐ ｅ ｉ ． Ａ ｅ ｉ ｓ ｏ ｉ ｈ ｒｏ ｄ ｒｍｏ ｅｓ ａ ｅｂ Ｒ ｒ ｒｏ ｍ ｎ ｅ ｐ ｆ ｒｕ ａ ｅｙ ｉ ｈ ｒｏ ｄ ｒ ｍｏ ｅ ｓ ｅ ｕ ｔ ｎｈ ｇ ｔ ｔ—ｐ ｃ ｏ ｌ ｘ ｔ ｒ ｙ ｎ ｗ
（．郑 州 大学 信 息工程 学 院计 算机 系 ，河 南 郑 州 ４ ０ ５ ；２ １ ５ ０ ２ ．河 南省信 息 网络 重 点开 放 实验 室， 河南 郑 州
４ ０ ５ ；３ 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 ４ ０ ０ ） ５０２ ． ５ ０ ２
摘 要 ： 着 ｗｗ ｗ 的 迅 速 发 展 和 网络 用 户 的 急 剧 增 加 ， 确 预 测 Ｗｅ 户 的 访 问 行 为 对 减 小用 户 的 感 知 延 时 ， 现 个 性 化 随 准 ｂ用 实
推 荐等 具有重要 的作 用 。无论 是 Ｍａｋ ｖ 型还 是 其任何 一种 变种 ， ｒｏ 模 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 Ｍａｋ ｖ 型 （ ＭＰ ，将 前缀相 同的序 列 共享存 储 ，降低 了状 态空 间复杂 ｒｏ 模 Ｈ Ｍ） 度 。仿真 实验 结果表 明 ， 模型在 一 定程度 上提 高 了预 测准确 率 ， 全率 也有 所提升 。 该 查
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基于Markov模型的区域经济发展预测研究
基于Markov模型的区域经济发展预测研究随着社会经济的不断发展和科技的进步，预测未来的趋势和发展已经成为了我们生活中不可缺少的一部分。
而对于各地区的经济发展来说，预测也是一个关键的问题，它可以帮助人们预测未来的区域经济发展趋势，作出更加明智的决策，促进经济的发展和繁荣。
而基于Markov模型的区域经济发展预测研究则成为了一种重要的手段和方法。
一、Markov模型的定义和原理首先，我们来了解一下Markov模型的相关定义和原理。
Markov模型又称马尔可夫模型，是指在一定的状态下，状态转移的概率只与当前的状态有关，与之前的状态无关。
它是一种基于概率的预测模型，常用于模拟随机现象的不确定性。
Markov模型的核心在于它的状态转移概率矩阵，这个矩阵描述的是状态间转移的概率。
其核心原理为：1. 根据一组初始状态（比如当前的经济发展水平）作为模拟起点。
2. 根据状态间转移矩阵计算出下一状态的概率分布。
3. 以此类推，一直计算出某个周期后的状态分布。
二、基于Markov模型的经济预测方法那么，如何将Markov模型应用于经济预测呢？主要方法就是：1. 划分状态：划分各个经济阶段的状态，比如划分为萎缩期、经济调整期、复苏期、高速增长期等状态。
2. 估算状态概率：统计不同状态下历史数据的比例，并进行概率估算。
3. 计算Markov转移矩阵：将状态转移概率矩阵转换为Markov转移概率矩阵。
4. 预测未来经济增长：通过Markov转移矩阵计算未来经济增长的概率分布。
基于以上方法，我们可以对某一特定地区的未来经济发展作出一定的预测，进而对其未来发展模式进行优化。
三、Markov模型的应用实例下面来看一个具体的应用实例：对某地未来3年的经济增长进行预测。
1. 划分状态：将其划分为萎缩期、调整期、复苏期、高速增长期和稳定期等5个状态。
2. 统计历史数据的比例并进行概率估算，得到初始状态分布矩阵如下：[0.1, 0.3, 0.4, 0.15, 0.05]3. 根据历史数据建立状态转移矩阵，如下所示：萎缩期调整期复苏期高速增长期稳定期萎缩期 0.2 0.7 0.1 0 0调整期 0.2 0.4 0.3 0.1 0复苏期 0.1 0.2 0.4 0.2 0.1高速增长期 0 0.1 0.3 0.5 0.1稳定期 0 0 0.1 0.4 0.54. 根据Markov转移概率矩阵计算未来3年的经济增长概率分布：[0.049, 0.167, 0.2611, 0.321, 0.2029]上述分布表明，该地区未来3年的经济增长有70%的概率在复苏期和高速增长期之间波动，也就是说，该地区的经济发展在未来3年中有很大的可能会保持良好的势头。
基于偏爱度的多步Markov网页预测模型
ｂ ｈ ｖ ｏ ｆ Ｗ ｅ ｕ ｅ ｓ ａ ｓ ａ ｉ ｏ ｔ ｎ ｏ ｅ ｉ ｒ ｄ ｃ ｎ ｕ ｅ ’ ｓ ｎ ｅ ｄｅａ ｎ ｉ ｒ ｖ ｎ ｅ ｗｏ ｋ ｅ ｖ ｃ ａ ｉ ．Ａｎ ｌ ｉ ｇ ｔ ｅ ｅ ａ ｉ ｒ ｏ ｂ ｓ ｒ ｐｌｙ ｎ ｍｐ ｒ ｔ ｒ ｌ ｎ ｅ ｕ ｉ ｇ ｓ ｒ ｓ ｅ ｓ ｌ ｙ ａ ｄ ｍｐ ｏ ｉ ｇ ｎ ｔ ｒ ｓ ｒ ｉ ｅ ｑｕ ｌｔ ａ ｙ ａｙｚｎ ｈ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ａ ｄ ｉａ ｖ ｎ ａ ｅ ｏ ｒ ｄ ｔ ａ Ｍ ａ ｋ ｖ ｄ ａ ｔ ｇ ｓ ｎ ｄ ｓ ｄ ａ ｔ ｇ ｓ ｆ ｔａ ｉｉ ｌ ｏｎ ｒ ｏ ｍｏ ｅ ， ａｍ ｉ ｇ ｔ ｈ ｌ ｄ ｌ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｏｗ ａ ｃ ｒ ｃ ｒ ｔ ｏ ｌｗ— ｒ ｅ Ｍ ａ ｋ ｖ ｃ ｕ ａ ｙ ａｅ ｆ ｏ ｏ ｄ ｒ ｒ ｏ ｍｏ ｅ ａ ｄ ｈｅ ｄ ｌ ｎ ｔ
趣相同或相近的特点 ， 在预测之前先对用 户进行聚类 。文献 【】 ５
Ｐｒ ｆ ｒ ｅ Ｋ — ｅ Ｍ ａ ｋｏ Ｍ ｏｄｅ ｏ Ｗ ｅ ｅｅ ｒ ｄ Ｓｔ ｐ ｒ ｖ ｌｆ ｒ ｂｐａ Ｐｒ ｄｉｔｏ ｇｅ ｅ ｃｉｎ
ＬＩ Ｃｈ ｏ ｈ ｉ ＪＮ Ｇ Ｌ — ｉ Ｕ ａ —ｕ， Ｉ ｉｘ ａ． Ｎ Ｉ Ｕ Ｘ ｉ ｏ ｔ ｉ ａ — ａ
（ ｅｔ Ｄ ｐ．
计 算 机 时代 ２ １ 年 第 ７ ００ 期
基 于偏 爱度 的 多步 Ｍａｋ ｖ网页预 测模 型 ★ ｏ ｒ
刘 超 慧 ，荆立 夏 ，牛ห้องสมุดไป่ตู้晓太
（ 州航 空工 业管理 学院计 算机科 学与应 用 系，河南 郑 州 ４０ １） 郑 ５０５
摘 要 ：随着 ｗｗｗ 的迅速 扩张和 网络用户 的 ， ｇａ 增加 ， Ｊ 准确预 测 Ｗｅ ｂ用户 的访 问行 为对减少用户 的感知延 时、 高网 提
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摘 要 ：介 绍 了基 本 的 Ｍａｋ ｖ浏 览 预 测 模 型 ； 论 了 扩 展 的 Ｍａｋ ｖ浏 览 预 测 模 型 ， ｒｏ 讨 ｒｏ 包括 隐 Ｍａｋ ｖ ｒｏ
模 型 、 Ｍａｋｖ模 型 、 合 模 型 、 构 相 关 性 模 型 ； 述 了各 个 模 型 的 算 法 及 其 优 缺 点 ； 析 了 Ｍａｋｖ 多 ｒｏ 混 结 综 分 ｒｏ
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在 众 多 的 浏 览 模 型 中 ， ｒｏ Ｍａｋ ｖ模 型 是 一 种 简 单 而 有
准 确 的 预 测 ， 导 航 工 具 实 现 对 用 户 浏 览 提 供 有 效 帮 助 是
的关键 。
效 的 模 型 。Ｍａｋ ｖ模 型 最 早 是 ｚ Ｋ Ｒ ｒｏ Ｕ Ｅ ＭＡＮ【等 人 于 １ ９ ’ １ ９９ 年 提 出 的一 种 用 途 十 分 广 泛 的 统 计 模 型 ， 将 用 户 的 浏 它 览 过 程 抽 象 为 一 个 特 殊 的 随 机 过 程— — 齐 次 离 散
Ｒｅ ｉｗ ｎ ｖｅ ａ ｄ Ｃｏｍｍｅ ｔ ｎ
Ｍａｋ ｖ网页预 测 模 型综 述 ｒｏ
刘 超 慧 ，吴 庆 涛 （ ．郑 州 航 空 工 业 管 理 学 院 计 算 机 科 学 与 应 用 系 ， 南 郑 州 ４ ０ １ ； １ 河 ５０ ５ ２ ．郑 州 航 空 工 业 管 理 学 院 计 算 中心 ，河 南 郑 州 ４ ０ １） ５０ ５
浏 览预 测 模 型 需要 深 入研 究 的 问题 。
关 键 词 ：数 据 挖 掘 ；Ｍａｋｖ模 型 ；偏 爱 度 ；浏 览路 径 预 测 ｒｏ
中 图 分 类 号 ：Ｔ ３ ３ Ｐ ９ 文献 标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ７ － ７ ０ ２ １ ） ８ ０ ０ － ４ ６ ４ ７ ２ （０ ０ １ － ０ １ ０
Ｋ ｙ ｗｏ ｄ ：ｄ ｔ ｎ ｎ ；Ｍａ ｏ ｄ ｌ ｒ ｆ ｒ ｎ ｅ； ｅ ｅ ｒ ｈ ｐ ｅ ｉｔ ｎ ｅ ｒ ｓ ａ ａ ｍｉ ｉ ｇ ￣ ｖ ｍｏ ｅ ；ｐ ｅ ｅ ｅ ｃ ｒ ｓ ａ ｃ ｒ ｄ ｃｉ ｏ
建立 有效 的用 户浏 览预测 模 型 ， 用 户 的浏览 做 出 对
Ｍａｋ ｖ模 型 ，用 转 移 概 率 矩 阵 描 述 用 户 的 浏 览 特 征 ， ｒｏ 并 基 于 此 对 用 户 的 浏 览 进 行 预 测 。 之 后 ， Ｏ Ｒ Ｓ 等 采 Ｂ Ｅ ＧＥ ｔ ｌ
在 浏 览 预 测 模 型 方 面 ，很 多 学 者 都 进 行 了 卓 有 成 效
的研 究 。Ａ Ｅ 提 出 了 基 于 概 率 模 型 的 预 取 方 法 ， 据 Ｚ Ｒｔ 】 根