一种新的预测用户浏览模式的度量方法

摘要

在Web环境中,度量用户的浏览模式对Web站点结构的改进是有益的.挖掘和度量Web日志能够识别用户的访问模式模型,Web站点管理者能够应用这些模型研究用户的访问偏爱度,由此改进站点的体系结构以及分析这些改进带来的影响.因此,提出用户群偏爱度这样一个新概念,并使用了基于用户群的模糊聚类算法(UGFC),然后根据聚类结果,即具有相似访问习惯的用户群体,度量用户群偏爱度,再基于用户群偏爱度,利用混合阶Markov模型(HOMM)进行预测.实验表明,这种新的度量预测方法(UGFC-HOMM)比传统Markov模型(TMM)预测更准确,并且实验用精确率、覆盖率和运行时间这3个度量评价值对预测性能进行砰估.