移动互联下改进Markov融合模型的用户行为预测算法：准确与效率提升

本文主要探讨的是在移动互联网环境下，针对用户行为预测的一种创新方法——基于改进Markov融合模型的算法。随着移动互联网的迅速发展，用户需求的多样性使得网络服务种类繁多，每个业务类型对服务质量（QoS）和网络资源的需求各异。这导致网络资源分配面临挑战，无法同时满足所有业务的性能要求。 研究者首先提出了一个针对单个用户的多阶Markov预测模型，这是基于Markov链理论，该模型通过分析用户过去的行为模式来预测他们可能进行的下一项业务选择。然而，为了提升预测精度，他们引入了业务偏爱度的概念，这个参数反映了用户对特定业务类型的偏好程度，有助于修正模型并更好地反映用户的实际行为趋势。 进一步地，作者构建了一个多用户多阶Markov融合预测模型。这一阶段，他们利用用户综合相似度，即计算不同用户之间的行为模式相似性，找出与目标用户行为最相近的一组邻居。通过这些邻近用户的群体行为，可以更准确地预测目标用户的未来行为，从而实现精准预测。 这篇论文还强调了实验验证的重要性，通过仿真结果证明了该算法的有效性。研究者在论文中提到了支持这项工作的多项基金项目，包括国家自然科学基金、江苏省“青蓝工程”等，这表明他们的研究得到了广泛认可和支持。 该研究关注的是如何通过改进的Markov模型，在移动互联网环境中更有效地预测用户行为，优化网络资源分配，以提升服务质量。这对于网络运营商和内容提供商来说，具有重要的实践价值，能够帮助他们提前规划和配置资源，提高用户体验，降低运营成本。