【摘 要】
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随着WWW的迅速发展和网络用户的急剧增加,准确预测Web用户的访问行为对减小用户的感知延时,实现个性化推荐等具有重要的作用。无论是Markov模型还是其任何一种变种,高阶模型
【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,信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心
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随着WWW的迅速发展和网络用户的急剧增加,准确预测Web用户的访问行为对减小用户的感知延时,实现个性化推荐等具有重要的作用。无论是Markov模型还是其任何一种变种,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Markov模型（HMPM）,将前缀相同的序列共享存储,降低了状态空间复杂度。仿真实验结果表明,该模型在一定程度上提高了预测准确率,查全率也有所提升。
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