【摘 要】
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DG关联图预测模型的预测准确度较低,PPM树预测模型的空间复杂度巨大。为了解决以上两个问题,在对Web对象的浏览特征以及用户浏览深度特征进行研究的基础上,对传统的DG关联图
【机 构】
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郑州大学信息工程学院计算机系,河南省信息网络重点开放实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60472044)
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DG关联图预测模型的预测准确度较低,PPM树预测模型的空间复杂度巨大。为了解决以上两个问题,在对Web对象的浏览特征以及用户浏览深度特征进行研究的基础上,对传统的DG关联图预测模型进行优化,采用指数级下降算法修正传统DG关联图预测模型在计算转移概率方面的缺陷,提出基于EDDG关联图的Web预测模型。实验结果表明,该预测模型可获得与PPM树预测模型相近的预测准确度,同时算法的空间复杂度也得到了较大的改进。
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