基于Markov链与关联规则的Web访问预测模型提升策略

在本研究中，林惠珍、杨晨晖等人提出了一种基于Markov链和关联规则的Web访问预测模型，称为MAPM（Markov chain and association rule prediction model）。这个模型针对的是用户行为分析中的一个重要问题，即如何根据用户的过去访问历史和当前访问路径预测他们未来可能访问的网页。这种预测对于优化服务器性能、提升缓存利用率和提供个性化服务具有重要意义。 首先，模型采用了二阶Markov链方法。在Markov链模型中，假设用户的访问行为符合马尔可夫性质，即当前的访问状态只依赖于前一步的状态，而不考虑更早的步态。通过分析用户访问序列，模型能够计算出用户从一个页面跳转到另一个页面的概率，从而构建一个概率转移矩阵，预测用户可能的下一步访问页面。 然而，单纯的Markov链预测可能存在误差，因为它没有考虑到不同页面之间的潜在关联。为了弥补这一不足，模型引入了关联规则分析。关联规则是从大量数据中发现项集之间频繁出现的模式，它可以揭示用户访问行为中的潜在关联性。在这个阶段，模型不仅从正向（基于用户过去的行为）寻找关联，还从反向（预测可能影响用户行为的其他页面）进行修正，以生成更准确的预测结果。 最终，通过结合Markov链的预测候选集和关联规则的修正，模型能够生成预测页面，为网站管理员提供有价值的信息，如优化页面布局、提高搜索引擎排名、个性化推荐等，从而提升用户体验和网站运营效率。这种Web日志挖掘技术对于理解和改善用户行为、提升互联网服务的智能水平具有显著作用，是迈向智能化Web时代的关键技术之一。