【摘 要】
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建立有效的用户浏览预测模型，准确的预测用户的浏览路径，是开发各种Web站点导航工具的关键。传统的Markov模型是一种简单而有效的预测模型，但它存在测准确率低、预测覆盖率低以
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建立有效的用户浏览预测模型，准确的预测用户的浏览路径，是开发各种Web站点导航工具的关键。传统的Markov模型是一种简单而有效的预测模型，但它存在测准确率低、预测覆盖率低以及存储复杂度高等缺点。通过对传统Markov模型的扩展，并研究了群体用户在Web上的浏览特性，采用了基于混合Markov模型的用户群兴趣导航发现方法。实验结果表明，该方法比传统Markov模型更准确的反映了用户的访问兴趣，可以获得更高的预测准确率与覆盖率，以及有效地降低存储复杂度。
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