基于Markov链的B2C网站频繁访问路径知识发现研究

摘要

对B2C网站的用户浏览行为进行了系统的研究.通过建立基于Markov链的动态模型,对用户浏览行为进行了深入的分析.进一步综合利用Web日志文件信息和Web站点的拓扑结构,对用户有关某页面的兴趣度进行了计算.提出了相关页面的聚类矩阵,对页面进行相关性聚类;对于相关的页面集合进一步挖掘,可以发现网站的频繁访问路径.