基于隐马尔可夫模型的兴趣迁移模式发现

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Web挖掘的一个重要研究方向是发现用户的迁移模式 .一般来说 ,用户的迁移具有某种目的性 .这种目的性表现为用户对某种概念的兴趣 .文中提出基于隐马尔可夫模型的兴趣迁移模式发现方法 ,用于发现这种带有某种兴趣的用户迁移模式 .这种模式实质上是一种特殊的关联规则 .在这种方法中 ,作者首先根据用户的访问记录定义一个隐马尔可夫模型 ,然后提出一种新的增量发现算法 Increase- R用于发现兴趣迁移模式 ,同时给出了证明以说明该算法可以发现所有的兴趣迁移模式 . One of the main research directions of Web mining is to discover the user’s migration pattern.Generally speaking, the user’s migration has a certain purpose, which is expressed as the user’s interest in a certain concept.The paper proposes a method based on Hidden Markov Model Interest migration model discovery method for discovering this kind of user migration model with some interest.This model is essentially a special association rule.In this method, the author first defines a hidden user access record Markov model. Then, a new incremental discovery algorithm, Increase-R, is proposed to find the model of interest migration. At the same time, a proof is given to show that the algorithm can find all the patterns of interest migration.
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