基于隐马尔可夫模型的兴趣迁移模式发现_王实
隐马尔可夫模型原理
隐马尔可夫模型原理
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种用来
描述状态序列的概率模型。
它基于马尔可夫链的理论，假设系统的状态是一个没有直接观察到的随机过程，但可以通过观察到的结果来推断。
HMM的原理可以分为三个关键要素：状态集合、转移概率矩
阵和观测概率矩阵。
1. 状态集合：HMM中的状态是不能直接观测到的，但可以从
观测序列中推断出来。
状态集合可以用S={s1, s2, ..., sn}表示，其中si表示第i个状态。
2. 转移概率矩阵：转移概率矩阵A表示在一个时间步从状态
si转移到状态sj的概率。
可以表示为A={aij}，其中aij表示从状态si到状态sj的转移概率。
3. 观测概率矩阵：观测概率矩阵B表示在一个时间步观测到
某个输出的概率。
可以表示为B={bj(o)}，其中bj(o)表示在状
态sj下观测到输出o的概率。
通过这些要素，HMM可以用来解决三类问题：
1. 评估问题：给定模型参数和观测序列，计算观测序列出现的概率。
可以使用前向算法或后向算法解决。
2. 解码问题：给定模型参数和观测序列，寻找最可能的状态序
列。
可以使用维特比算法解决。
3. 学习问题：给定观测序列，学习模型的参数。
可以使用Baum-Welch算法进行无监督学习，或使用监督学习进行有标注数据的学习。
总之，HMM是一种可以用来描述随机过程的模型，可以用于许多序列预测和模式识别问题中。
它的简洁性和可解释性使其成为机器学习领域中重要的工具之一。
隐马尔可夫模型及其典型应用
隐马尔可夫模型及其典型应⽤【原】隐马尔可夫模型及其典型应⽤----by stackupdown ⽬录前⾔本⽂要介绍的是隐马尔可夫模型及其应⽤。
我们从⼀个史学家开始，假设他在看某国的史料时，⾟⾟苦苦地统计了上下数年，发现了粮⾷的增长和下降的⼀段，他会结合历史去分析⼀些问题。
但是如果史书的其他记载得太少，他就找不到问题的所在，所以⽆从下⼿。
⼜⽐如，⼀个⼈出去旅⾏，相信民间的传说，海藻的湿度跟未来的天⽓有关，未来不同天⽓，海藻的湿度不⼀样，但是海藻有⼀定概率是错的。
尽管如此，他还是想要根据这个来估计明天天⽓的可能性[1]。
这两个问题是跟时间相关的问题，有些这样的问题是解决不了的，有些则不然，我们在接下来的⽂章⾥会讲到相关问题的数学抽象和解决⽅法。
正⽂⼀、随机过程我们在⾃然世界中会遇到各种不确定的过程，它们的发⽣是不确定的，这种过程称为随机过程。
像花粉的布朗运动、股票市值、天⽓变化都是随机过程[2]。
马尔科夫随机过程是⼀类随机过程。
它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。
该过程有以下的性质：指定⼀个时间点，则未来时间的状态只与现在有关，跟它的过去没有关系。
在现实⽣活中的马尔科夫过程是我们⼈为抽象进⾏简化的，如果我们认为⼀个事物的未来跟过去的变化没有太⼤关系，那么我们就可以把它抽象成马尔科夫过程[2]。
⽐如我们的天⽓，很不严谨地说，可以抽象成马尔科夫过程，从今天晴天转移到明天多云、下⾬的转移只取决于今天的天⽓，⽽跟前天的天⽓⽆关。
如下图，这样我们按照概率的知识就可以得到今天下⾬，明天放晴的概率：P(明天晴|今天⾬)=0.4 这就当做是我们最简单的⼀个模型了[3]。
马尔科夫过程的假设很简单，就是概率不依赖于之前的序列，写成公式：就好像⼀条鱼不知道⾃⼰之前的运动轨迹，只知道⾃⼰在哪⾥，接着它就会按照现在的位置随机选择⼀个⽅向去游动了。
鱼的前前后后的运动形成了⼀条链。
在⼀个马尔科夫模型中，我们可以利⽤它来计算概率，⽽且由于它是单个状态的转移，我们看起来它就像是⼀条链⼀样，状态从头到尾移动。
Markov的各种预测模型的原理与优缺点介绍
Markov的各种预测模型的原理与优缺点介绍建立有效的用户浏览预测模型，对用户的浏览做出准确的预测，是导航工具实现对用户浏览提供有效帮助的关键。
在浏览预测模型方面，很多学者都进行了卓有成效的研究。
AZER提出了基于概率模型的预取方法，根据网页被连续访问的概率来预测用户的访问请求。
SARUKKAI运用马尔可夫链进行访问路径分析和链接预测，在此模型中，将用户访问的网页集作为状态集，根据用户访问记录，计算出网页间的转移概率，作为预测依据。
SCHECHTER构造用户访问路径树，采用最长匹配方法，寻找与当前用户访问路径匹配的历史路径，预测用户的访问请求。
XU Cheng Zhong等引入神经网络实现基于语义的网页预取。
徐宝文等利用客户端浏览器缓冲区数据，挖掘其中蕴含的兴趣关联规则，预测用户可能选择的链接。
朱培栋等人按语义对用户会话进行分类，根据会话所属类别的共同特征，预测用户可能访问的文档。
在众多的浏览模型中，Markov模型是一种简单而有效的模型。
Markov模型最早是ZUKERMAN等人于1999年提出的一种用途十分广泛的统计模型，它将用户的浏览过程抽象为一个特殊的随机过程——齐次离散Markov模型，用转移概率矩阵描述用户的浏览特征，并基于此对用户的浏览进行预测。
之后，BOERGES等采用了多阶转移矩阵，进一步提高了模型的预测准确率。
在此基础上，SARUKKAI建立了一个实验系统[9],实验表明，Markov预测模型很适合作为一个预测模型来预测用户在Web站点上的访问模式。
1 Markov模型1.1 Markov模型Markov预测模型对用户在Web上的浏览过程作了如下的假设。
假设1（用户浏览过程假设）：假设所有用户在Web上的浏览过程是一个特殊的随机过程——齐次的离散Markov模型。
即设离散随机变量的值域为Web空间中的所有网页构成的集合，则一个用户在Web中的浏览过程就构成一个随机变量的取值序列，并且该序列满足Markov性。
基于隐马尔可夫模型的语音情感识别
宴研究语音信号的情感 。 首先需要根据某些 列。 显然不同的 、 Ａ决定 了不同的马尔可夫链的 【 吴健辉， ２ 】 罗跃嘉．０ ３ ｌ （ ０） ２ － 睛绪的认知科学研究 特性标准对情感做一个有效合理 的分类 ， 然后在 形状。 途径． 第一届 中国情感计算与智能交互学术会议． 不同类别的基础上研究特征参数 的性质 。是否存 语音情感识别不同于普通的语音识别 ， 因为 北京，— ２ ６ １． 在彼此独立的、 具有人类普遍性的基本情绪类型？ 情感状态的转移并不注重时序的关系，假如我们 【 Ｃ ｗｅ Ｒ ｏ ｅｕ ． ２０） ｅ ｒ ｉ ３ 】 ｏ ｉ ，Ｃ ｒ ｌ ｓ Ｒ Ｒ （ ３Ｄ ｓ ｂ ｇ ｎｉ ０ ． ｃ ｎ ｉ 简单的多维空间是否能够 表示 出千姿百 态的情 设定四个状态的 Ｈ ＭＭ每个状态正好代表一种情 ｔｅ ｅ ｏｏａ ｓ ｔ ｈｔａ ｘｒｓ ｄ ｉ ｐｅｈ ｈ ｍ ｔ ｎｌ ｔｅ ｔａ ｒ ｅｐｅｓ ｎ ｓ ｃ． ｉ ａｓ ｅ ｅ ｅ 绪？这也许是当今情绪领域最热门的争论之～ 感倾向，我们不能假定一种情感必须 由另一种情 （ｐｅ ｏ ｍ ｎ ａｏ）４ ： ３． 。 （ ｃ Ｃ ｍ ｕ ｉ ｔｎ ， ５ ２ Ｓ ｈ ｅ ｃｉ ０— 目 前情感类型的划分主要有离散的表示和 感转移而来且它不可以再回到先前那种情感状态 【 Ｒ ａ ， ａｔ ， ｏ ｐ， ｔ ．０ ２ Ｅ ４ Ｊ ． ｔ Ｒ Ｓｎ ｓ Ｒ Ｋ ｍ ｅ ｅ ａ （ ０） － Ｔｏ ｏ ２ ． １ 连续的维度表示两种类型。离散的情感表示是将 下 ， 相反的一些特殊的情况可能使得情感状态的 ｍ ｔｎ ｐｃ ｉｐ ｖ ｍ ｔｎ ｒ ｏ ｉ ｎ ｎ ｏｏａ ｓ ｅ ｍ ｒ ｅ ｅ ｏ ｏ ｅ ｇ ｔ ．Ｉ ｉｌ ａ ｏ ｓ ｉ ｃｎ ｉ ｏ 情感划分为基本类和扩展类 ， 也有学者称之为主 判定发生突变 ，比如若是整个语句的前面部分的 Ｐｏｅｄｎｓｏ ｅＩＳ ＰＤ ｎｅ，０ ９２ ３． ｒｃｅｉ ｆｔ Ｃ Ｌ ，ｅｖｒ２２ —０２ ｇ ｈ 要情感（ 原始情感 ） 和次要情感（ 派生情感 ） 。扩展 各种特征都表明这个语句比较有可能是高兴的情 ｆ】 Ｎ ｋｔ ，Ｎｃｏ ｏ ，Ｔ ｓ Ｎ （ｏ０．Ｅ ５ ａａｓ Ｒ ｉ ｌ ｎ Ｊ ｏａ ． ｏ） － ｕ ｈｓ ２ 情感是由基本情感变化混合而成的， 好像三元色 感状态， 但是在语句末尾发现了明显的上扬趋势， ｍ ｔｎ ｒ ｏ ｉ ｎ ａｄｉ ｐｌａ ｏ ｔ ｃｍ ｕ ｒ ｏｏ ｃ ｔ ｎ ｓａ ｉ ｔｎ ｏ ｏ ｐｔ ｉ ｅ ｇｉ ｎ ｏ ｔ ｐｃ ｉ ｅ 可以混合生成多种色彩一样 ，所 以也有学者称该 而这个明显的上扬正是带有疑问语调的惊奇的语 ａｅｔ ｗｔ ｐｎ ｎｏｓ ｎ ｒ ｔｅ ａａｉ ｉ ． ｇ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅｕ ｔ ａｉ ｃｐ ｌ ｅ ｎ ｈ ｏａ ｉｅ ｃ ｖ ｂｉ ｓ ｔ 情感生成理论为情感的调色板理论 对于主要情 气的典型特征，则很可能会立刻将这个语句判断 Ｋ ｏ ｌ ｇ— ａｅ ｙｔ ｓ１：９－０ ． 。 ｎｗｅ ｅ ＢｓｄＳｓ ｍ ，３４７ ５４ ｄ ｅ 感 的分类 ， 国学者 Ｏ ｔ ｙ 美 ｒ ｎ］ ｏ 对此进行 了归纳和整 为惊奇。因此 ， 采用各态历经的 Ｈ ＭＭ更加符合语 理，比较公认的主要情感是惊奇 （ ｒｒｅ、生气 音情感识别的特点。 ｓｐ ｓ ｕｉ） （ ｇｒ、 ａ ｅ 高兴（ｙ ｎ ） ｊ） ０ 和悲伤（ ｄｅｓ ｓ ｎｓ） ａ ４种。 Ｈ Ｍ训练也就是参数估计问题 ，指给定一 Ｍ ３ 语音情感特征的提取与分析 个观察值序列 Ｏ ｑ０， ）， ＝（， … ２ 调整 Ｈ ＭＭ模 型 ＝ 本文尝试在提取语音基本 的韵律特征的同 （， ｕＡＢ的参数 ， ＮＭｃ，，） 使得 ＰＯｋ最大 。本文求取 （Ｉ） 时， 研究提取语音的音质特征， 以更好地提高汉语 采用 Ｂ ｕ — ｅ ｈ ａｍ Ｗ ｌ 算法 ｃ 的递归思想使得 ＰＯ ） （ｔ 局 Ｘ 普通话生气 、 、 高兴 悲伤和惊奇四种情感类型的情 部最大， 然后得到模型参数 ＝ ， ， ＡＢ。 （ Ｍ１ ， Ｎ ｒ ） ， 感识别性能。 针对 自己建立的 １ ０ ０ 句情感语音库来说 ， 在对情感语音数据库的基础上， 这些韵律学 将 ５０ ２ 句作 为训练样本 ， ０旬作 为情感 识别样 ４ ８ 特征进行 了统计分析与对比 ｌ 得出一些情感状态 本 。结合韵律和音质特征参数， 进行 Ｈ ＭＭ情感识 与韵律学特征关系的定性结论。主要研究汉语音 别实验， 识别结果如表 ３ 所示。从表 ３可知 ， ＨＭＭ 信号的基音频率、 发音持续时间、 振幅以 及基音平 的情感平均正确识别率只有 ６． ５ ％，对生气 、 ４ 高 均语速等四个方面的韵律特征参数 ， 共提取 ２ 个 兴 、 ６ 悲伤和惊奇四类情 感的正确识别率分别为 统计量参数，作为情感识别用的韵律特征参数以 ７． ６ ． ６ ． ５． 。 １ ％、 ３ ７ ％、 ２ 利用 Ｈ Ｍ情感识别 ７ ３ ％、 ５ ９ ％ Ｍ 及提取 ２ 个音质特征参数。 １ 的实验表明， Ｍ Ｈ Ｍ情感识别对生气（ ｇ ） ａ ｅ 这种情 ｎｒ ４ 基于 Ｈ Ｍ的情感识别 Ｍ 感状态识别效果最为显著。而对惊奇（ ｒ ｓ） ｓ ｒｅ 的 ｕｉ ｐ 个离散 的 Ｈ ＭＭ可 由一个五元组进行描 识别效果最差。这主要是因为 ：ＭＭ只在处理短 Ｈ
《隐马尔可夫模型》课件
隐马尔可夫模型在许多领域都有应用，如语音识 别、自然语言处理、生物信息学和金融预测等。
隐马尔可夫模型的应用领域
01
语音识别
用于将语音转换为文本，或识别说 话人的意图。
生物信息学
用于分析基因序列、蛋白质序列和 代谢物序列等。
03 隐马尔可夫模型的建立
观察概率矩阵的确定
总结词
观察概率矩阵描述了在给定状态下，观察到不同状态的概率 分布。
详细描述
观察概率矩阵是隐马尔可夫模型中的重要组成部分，它表示 了在给定状态下，观察到不同状态的概率分布。例如，在语 音识别中，观察概率矩阵可以表示在特定语音状态下发出不 同音素的概率。
状态转移概率矩阵的确定
VS
原理
通过动态规划找到最大概率的路径，该路 径对应于最可能的隐藏状态序列。
05 隐马尔可夫模型的优化与 改进
特征选择与模型参数优化
要点一
特征选择
选择与目标状态和观测结果相关的特征，提高模型预测准 确率。
要点二
模型参数优化
通过调整模型参数，如状态转移概率和观测概率，以改进 模型性能。
高阶隐马尔可夫模型
初始状态概率分布表示了隐马尔可夫模型在初始时刻处于各个状态的概率。这个概率分布是隐马尔可 夫模型的重要参数之一，它决定了模型在初始时刻所处的状态。在某些应用中，初始状态概率分布可 以根据具体问题来确定，也可以通过实验数据来估计。
04 隐马尔可夫模型的训练与 预测
前向-后向算法
前向算法
用于计算给定观察序列和模型参 数下，从初始状态到某个终止状 态的所有可能路径的概率。
《隐马尔可夫模型》 ppt课件
大数据分析中基于隐马尔可夫模型的聚类算法研究
大数据分析中基于隐马尔可夫模型的聚类算法研究一、引言近年来，人类社会逐渐向着信息化、智能化的方向发展，各种信息技术不断涌现。
在这其中，大数据技术是一项重要的技术，它的出现，极大地改变了数据处理的方式，大数据分析技术也因此得到了大力推广。
大数据分析涉及许多领域，而在聚类算法上，基于隐马尔可夫模型的算法在大数据分析中具有重要的应用价值。
二、基于隐马尔可夫模型的聚类算法隐马尔可夫模型是一种广泛应用于大数据分析中的概率模型。
隐马尔可夫模型是一种特殊的图模型，它由一个隐藏的马尔可夫链和一个观察序列组成。
这个模型假定在一定条件下，某个状态只与它之前的有限状态有关，即它有一个马尔可夫性。
假如我们已知在每个时刻系统处在哪个状态下观测到某些值，反过来就可以推理出系统的状态。
隐马尔可夫模型利用了不同状态下的特征，对大数据进行聚类处理，故隐马尔可夫模型也被称为混合模型。
在聚类算法中使用隐马尔可夫模型，主要分以下几个步骤：1. 设定初始值，将每一个样本通过随机数分到不同的簇中。
2. 通过条件概率密度函数，计算每一组数据是属于某一簇的概率，并根据概率将数据分配至对应的簇中。
3. 计算每个簇的类中心。
4. 计算每个簇各个成员与该簇中心点的距离，如果超过了预设的一定距离，视为离群点，将其从该簇中移除。
5. 重复进行第二步至第四步，直到满足一定的停止条件为止。
基于隐马尔可夫模型的聚类算法相较于其他聚类算法有一定的优势，其主要表现在：1. 当样本分布不是特别明显时，基于隐马尔可夫模型的聚类算法能够有效地识别出数据实现聚类分析。
2. 基于隐马尔可夫模型的聚类算法不依赖于样本数量，无选样偏差。
3. 隐马尔可夫模型很好地描述了样本数据的分布特点，可以有效地归纳数据的本质特征。
三、基于隐马尔可夫模型的聚类算法在实际应用中的应用隐马尔可夫模型聚类算法可以应用在许多的实际应用场景中，如新闻文本分类、足迹轨迹相似性分析、社交网络聚类、股票价格预测等。
HMM(隐马尔可夫模型)及其应用
HMM(隐马尔可夫模型)及其应用摘要：隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。
80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。
本文先是简要介绍了HMM的由来和概念，之后重点介绍了3个隐马尔科夫模型的核心问题。
关键词：HMM，三个核心问题HMM的由来1870年，俄国有机化学家Vladimir V. Markovnikov第一次提出马尔可夫模型。
马尔可夫在分析俄国文学家普希金的名著《叶夫盖尼•奥涅金》的文字的过程中，提出了后来被称为马尔可夫框架的思想。
而Baum及其同事则提出了隐马尔可夫模型，这一思想后来在语音识别领域得到了异常成功的应用。
同时，隐马尔可夫模型在“统计语言学习”以及“序列符号识别”（比如DNA序列）等领域也得到了应用。
人们还把隐马尔可夫模型扩展到二维领域，用于光学字符识别。
而其中的解码算法则是由Viterbi和他的同事们发展起来的。
马尔可夫性和马尔可夫链1. 马尔可夫性如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性，或称此过程为马尔可夫过程。
马尔可夫性可用如下式子形象地表示：X(t+1)=f(X(t))2. 马尔可夫链时间和状态都离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链。
记作{Xn=X(n), n=0,1,2,…}这是在时间集T1={0,1,2,…}上对离散状态的过程相继观察的结果。
链的状态空间记作I={a1, a2,…}, ai ∈R.条件概率Pij(m, m+n)=P{ Xm+n = aj | Xm = aj }为马氏链在时刻m处于状态ai条件下，在时刻m+n转移到状态aj的转移概率。
3. 转移概率矩阵如下图所示，这是一个转移概率矩阵的例子。
由于链在时刻m从任何一个状态ai出发，到另一时刻m+n，必然转移到a1，a2…，诸状态中的某一个，所以有当与m无关时，称马尔可夫链为齐次马尔可夫链，通常说的马尔可夫链都是指齐次马尔可夫链。
二阶隐马尔科夫模型的原理与实现
二阶隐马尔科夫模型的原理与实现1. 引言1.1 引言隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种常用的统计模型，用于描述一个具有隐藏状态的马尔科夫过程。
隐马尔科夫模型在许多领域都有广泛的应用，如语音识别、自然语言处理、生物信息学等。
在传统的隐马尔科夫模型中，状态之间的转移概率和观测值的生成概率都是一阶的，即只依赖于当前时刻的状态。
在某些情况下，一阶隐马尔科夫模型可能无法很好地描述系统的动态特性，这时就需要使用更高阶的隐马尔科夫模型来进行建模。
本文将介绍二阶隐马尔科夫模型的定义、原理以及实现方法。
我们将详细解释二阶隐马尔科夫模型是如何定义的，包括状态空间、观测空间、初始状态分布、状态转移概率和观测概率。
然后，我们将介绍二阶隐马尔科夫模型的原理，包括如何利用前后两个时刻的状态来进行模型的预测和学习。
接着，我们将介绍二阶隐马尔科夫模型的实现方法，包括如何通过算法来对模型进行训练和预测。
我们将讨论如何利用训练好的二阶隐马尔科夫模型进行预测和实际应用。
通过本文的学习，读者将了解二阶隐马尔科夫模型的基本概念以及如何应用于实际问题中。
希望本文能够帮助读者更深入地理解隐马尔科夫模型，并为他们在相关领域的研究和应用提供参考。
2. 正文2.1 二阶隐马尔科夫模型的定义二阶隐马尔科夫模型是一种隐马尔科夫模型的扩展，它具有更复杂的状态转移和观测之间的关系。
在二阶隐马尔科夫模型中，隐藏状态和观测都可以是离散的，而且隐藏状态和观测之间的转移概率和发射概率都是二阶的，即考虑了上一个时刻的隐藏状态或观测的影响。
具体来说，二阶隐马尔科夫模型可以用以下几个要素来描述：1. 状态集合：包括隐藏状态和观测状态两部分，分别用S和O表示。
2. 初始概率分布：描述隐藏状态的初始概率分布，即在时间步0时每个隐藏状态的出现概率。
3. 状态转移概率矩阵：描述隐藏状态之间的转移概率。
4. 观测概率矩阵：描述从隐藏状态到观测状态的发射概率。
知识图谱智慧树知到课后章节答案2023年下浙江大学
知识图谱智慧树知到课后章节答案2023年下浙江大学浙江大学第一章测试1.知识图谱可以看作是一种__的知识表示方法，相比于文本更易于被机器查询和处理，因而在搜索引擎、智能问答、大数据分析等领域被广泛应用。
（）答案:结构化2.利用知识图谱增强User 和 Item 的特征表示，有利于挖掘更深层次的用户兴趣，关系多样性也有利于实现更加个性化的推荐，丰富的语义描述还可以增强推荐结果的可解释性。
这句话描述的是知识图谱在__中的应用（）答案:推荐系统3.知识图谱的技术内涵包括（）答案:基于图的知识表示;图数据存储与查询;知识图谱推理;知识图谱融合4.知识图谱的垂直领域应用包括（）医疗健康;金融;农业;政府5.语言与知识的向量化表示，以及利用神经网络实现语言与知识的处理是重要的人工智能技术发展趋势。
（）答案:对第二章测试1.什么是知识表示？（）答案:用易于计算机处理的方式来描述人脑的知识2.以下哪个不是产生式系统的优点？（）答案:高效性3.RDF包含以下哪些元素（）。
答案:主语;宾语4.TransE模型对于以下哪种关系的处理能力不够强（）答案:多对多关系;一对多关系;多对一关系5.知识的向量表示有利于刻画那些明确非隐含的知识。
（）答案:错第三章测试1.哪种数据库更易于扩展和处理复杂关联表达（）。
答案:图数据库2.下面关于RDF图存储和属性图存储描述正确的是（）。
答案:RDF存储一般支持推理，属性图存储通常具有更好的图分析性能优势3.知识图谱的众多存储方案中，属性表存储克服了三元组表的自连接问题，同时解决了水平表中列数过多的问题。
（）答案:对4.NoSQL数据库善于处理关联关系。
（）答案:错5.基于关系型数据库存储方案中说法正确的有（）。
答案:水平表和属性表存储都存在无法表示一对多的联系或多值属性的问题;六重索引需要花费6倍的存储空间开销和数据更新维护代价第四章测试1.“26日下午，一架叙利亚空军L-39教练机在哈马省被HTS使用的肩携式防空导弹击落”这段文本中：时间实体“26号下午”，机构实体“叙利亚空军”、“HTS”，地点实体“哈马省”武器实体“L-39教练机”、“肩携式防空导弹”。
隐马尔可夫模型的理论和应用
隐马尔可夫模型的理论和应用一、引言隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种基于概率的统计模型，广泛应用于语音识别、自然语言处理、生物信息学等各个领域。
本文将从理论和应用两个方面来介绍隐马尔可夫模型。
二、理论1. 概念隐马尔可夫模型是一种Markov模型的扩展，用于描述随时间变化的隐含状态的过程。
例如，在讲话时，说话人的情绪状态是无法观测到的，但它却会直接影响语音信号的产生。
2. 基本原理隐马尔可夫模型由三个基本部分组成：状态、观察、转移概率。
其中，状态是指模型中的隐藏状态，观察是指通过某种手段能够观测到的变量，转移概率是指从一个状态转移到另一个状态的概率。
隐马尔可夫模型可以用一个有向图表示，其中节点表示状态，边表示转移概率，而每个节点和边的权重对应了状态和观察的概率分布。
3. 基本假设HMM假设当前状态只与前一状态有关，即满足马尔可夫假设，也就是说，当前的状态只由前一个状态转移而来，与其他状态或之前的观察无关。
4. 前向算法前向算法是HMM求解的重要方法之一。
它可以用来计算给定观测序列的概率，并生成最有可能的隐含状态序列。
前向算法思路如下：首先，确定初始概率；其次，计算确定状态下观察序列的概率；然后，根据前一步计算结果和转移概率，计算当前时刻每个状态的概率。
5. 后向算法后向算法是另一种HMM求解方法。
它与前向算法类似，只是计算的是所给定时刻之后的观察序列生成可能的隐含状态序列在该时刻的概率。
后向算法思路如下：首先，确定初始概率；然后，计算当前时刻之后的所有观察序列生成可能性的概率；最后，根据观察序列，逆向计算出当前时刻每个状态的概率。
三、应用1. 语音识别语音识别是HMM最常见的应用之一。
在语音识别中，输入的语音信号被转换为离散的符号序列，称为观察序列。
然后HMM模型被用于识别最有可能的文本转录或声学事件，如说话人的情绪状态。
2. 自然语言处理在自然语言处理中，HMM被用于识别和分类自然语言的语法、词形和词义。
隐马尔科夫模型在心理学研究中的应用案例(五)
隐马尔科夫模型在心理学研究中的应用案例隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，通常用于对隐含状态的序列进行建模和预测。
在心理学研究中，HMM被广泛应用于理解和预测个体的心理状态和行为模式。
本文将通过探讨几个具体的应用案例，展示HMM在心理学研究中的重要性和价值。
1. 情绪识别情绪识别一直是心理学研究中的一个重要课题。
研究者们希望利用情绪识别来理解个体的情绪波动和情绪表达方式。
HMM可以被用来对观察到的行为序列进行建模，从而识别出个体所处的情绪状态。
研究者可以利用HMM模型来分析语音、面部表情或者身体动作等观察数据，从中推断出个体的情绪状态，并进一步理解情绪在不同环境下的变化规律。
2. 认知过程建模另一个重要的应用领域是认知过程建模。
研究者们希望能够理解个体在不同认知任务中的认知过程和策略选择。
HMM可以被用来对观察到的认知任务数据进行建模，从而推断出个体在任务中的认知状态和策略选择。
通过HMM模型，研究者可以发现个体在认知任务中的潜在状态序列，进而理解认知过程中的转换规律和影响因素。
3. 精神疾病诊断除了对正常个体的心理状态进行建模，HMM还可以被应用于精神疾病诊断。
研究者们希望能够通过分析观察到的行为序列来识别出可能存在的精神疾病。
HMM 可以被用来发现患者在行为表现上的潜在模式，从而对精神疾病进行诊断和干预。
通过HMM模型，研究者可以发现患者在不同时间段的行为状态转换规律，并帮助临床医生进行更加精准的诊断和治疗。
4. 行为预测最后，HMM还可以被用来进行个体行为的预测。
研究者们希望能够通过观察到的行为序列来预测个体未来可能的行为模式。
HMM可以被用来发现个体行为之间的潜在关联和转换规律，从而进行未来行为的预测。
通过HMM模型，研究者可以发现个体在不同行为状态之间的概率转移规律，并进一步预测个体未来可能的行为模式。
综上所述，隐马尔科夫模型在心理学研究中具有广泛的应用前景。
隐马尔科夫模型的训练技巧(九)
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种在语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域广泛应用的统计模型。
它能够描述一个含有隐藏状态的马尔科夫过程，并用于对这些隐藏状态进行推断和预测。
在实际应用中，HMM的性能取决于模型的训练质量，因此训练技巧是非常关键的。
HMM的基本原理在深入讨论HMM的训练技巧之前，让我们先简要回顾一下HMM的基本原理。
HMM由两个随机过程组成：一个隐藏的马尔科夫链和一个可观察的输出过程。
隐藏的马尔科夫链由一组状态以及状态间的转移概率组成，而可观察的输出过程由每个隐藏状态生成可观察符号的发射概率组成。
HMM的目标是通过可观察的符号序列来推断隐藏状态序列，或者通过隐藏状态序列来预测可观察的符号序列。
HMM的训练目标HMM的训练目标是通过已知的可观察符号序列来估计模型的参数，包括隐藏状态的转移概率和发射概率。
这个过程通常使用最大似然估计来实现，即寻找能够最大化观测数据的参数值。
在实际应用中，HMM的训练通常涉及到两个步骤：初始化和迭代优化。
下面我们将重点讨论一些HMM训练的技巧。
初始化参数在进行HMM的训练之前，需要对模型的参数进行初始化。
这包括隐藏状态的转移概率矩阵和发射概率矩阵。
对于转移概率矩阵，可以使用随机初始化的方法来获得一个初步的估计值；而对于发射概率矩阵，则可以基于可观察符号序列来进行估计。
通常情况下，发射概率矩阵的初始化可以使用经验分布或者其他启发式方法来进行。
值得注意的是，好的初始化参数对于后续的训练优化至关重要。
Baum-Welch算法Baum-Welch算法是一种在HMM训练中广泛应用的迭代优化算法。
它基于期望最大化（Expectation Maximization，EM）的思想，通过不断迭代来更新模型的参数，直到收敛为止。
具体来说，Baum-Welch算法包括两个步骤：E步和M步。
在E 步中，通过前向-后向算法计算隐藏状态的后验概率；而在M步中，通过这些后验概率来更新模型的参数。
隐马尔可夫模型课件
隐马尔可夫模型课 件
目录
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 隐马尔可夫模型简介 • 隐马尔可夫模型的基本概念 • 隐马尔可夫模型的参数估计 • 隐马尔可夫模型的扩展 • 隐马尔可夫模型的应用实例 • 隐马尔可夫模型的前景与挑战
01
隐马尔可夫模型简介
定义与特点
定义
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是 一种统计模型，用于描述一个隐藏的马尔可夫链产生的观测 序列。
观测概率
定义
观测概率是指在给定隐藏状态下，观测到某一特定输出的概率。在隐马尔可夫 模型中，观测概率表示隐藏状态与观测结果之间的关系。
计算方法
观测概率通常通过训练数据集进行估计，使用最大似然估计或贝叶斯方法计算 。
初始状态概率
定义
初始状态概率是指在隐马尔可夫模型中，初始隐藏状态的概率分布。
计算方法
05
隐马尔可夫模型的应用实 例
语音识别
语音识别是利用隐马尔可夫模型来识别连续语音的技术。通过建立语音信号的时间序列与状态序列之 间的映射关系，实现对语音的自动识别。
在语音识别中，隐马尔可夫模型用于描述语音信号的动态特性，将连续的语音信号离散化为状态序列， 从而进行分类和识别。
隐马尔可夫模型在语音识别中具有较高的准确率和鲁棒性，广泛应用于语音输入、语音合成、语音导航 等领域。
Baum-Welch算法
总结词
Baum-Welch算法是一种用于隐马尔可夫模型参数估计的迭代算法，它通过最大化对数似然函数来估计模型参数 。
详细描述
Baum-Welch算法是一种基于期望最大化（EM）算法的参数估计方法，它通过对数似然函数作为优化目标，迭 代更新模型参数。在每次迭代中，算法首先使用前向-后向算法计算给定观测序列和当前参数值下的状态序列概 率，然后根据这些概率值更新模型参数。通过多次迭代，算法逐渐逼近模型参数的最优解。
隐马尔可夫模型的步骤
隐马尔可夫模型的步骤隐马尔可夫模型是用于序列预测和分类的一种概率模型，在语音识别、自然语言处理等领域都有广泛的应用。
隐马尔可夫模型是由三部分组成的：状态序列、观察序列和模型参数。
模型参数包括初始状态概率、状态转移概率和观测概率。
1. 确定状态集合隐马尔可夫模型的第一步是确定状态集合。
状态集合表示在每个时间点可能出现的状态，例如在语音识别中，状态集合可以分为音素集合和静音状态，而在自然语言处理中，状态集合可以表示句子中的词的集合。
3. 确定转移概率隐马尔可夫模型的第三步是确定转移概率矩阵。
转移概率矩阵表示状态之间的转移概率，即从某个状态转移到另一个状态的概率。
转移概率矩阵的每个元素表示从一个状态转移到另一个状态的概率，例如在语音识别中，转移概率矩阵可以表示从一个音素转移到另一个音素的概率。
需要注意的是，转移概率矩阵的每一行元素之和必须等于1，因为在任意时刻只能处于一种状态。
5. 确定初始状态概率6. 建立模型隐马尔可夫模型的第六步是将上述参数整合起来，建立模型。
可以使用公式或图形化表示方式表示隐马尔可夫模型。
其中，状态序列表示为q1,q2,…,qT，观测序列表示为o1,o2,…,oT，那么它们之间的关系可以表示为：P(O|λ)=[∑Q P(Q,O|λ)]其中，Q表示所有可能的状态序列，P(Q,O|λ)表示在模型参数λ下，观测序列O和状态序列Q同时出现的概率。
7. 序列预测隐马尔可夫模型的最后一步是使用模型进行序列预测。
在序列预测中，给定观测序列O，要预测其对应的状态序列Q。
使用后向算法和前向算法可以计算给定观测序列下各个状态的概率，从而预测出状态序列。
总结：上述就是隐马尔可夫模型的六个关键步骤，它们依次为：确定状态集合、确定观测集合、确定转移概率、确定观测概率、确定初始状态概率、建立模型。
通过以上步骤，我们可以确定隐马尔可夫模型的各个参数，并利用这些参数来预测未来的观测序列。
隐马尔可夫模型
使用HMM解决的问题 解决的问题 使用
已知模型λ和输出序列 测评问题 Evaluation :已知模型 和输出序列 ， 已知模型 和输出序列O， 求由λ生成 的概率 求由 生成O的概率 生成 已知模型λ和输出序列 和输出序列O， 译解问题 Decoding : 已知模型 和输出序列 ，求 最有可能生成O的状态转移序列 最有可能生成 的状态转移序列 学习问题 Learning : 已知模型λ和输出序列 ，求 已知模型 和输出序列O， 和输出序列 最有可能生成Ｏ 最有可能生成Ｏ的模型的参数
起始
—
0.05 0 0.015
结束
0.46 0.06
0.5
0.06
0.06 0.49
0.73 1
0.49
0.46
0.01
0.48
c
0.015 0.015
y
0.46 0.7 0.3 0.015
0.05 0.23
0.015
0.4
C
0.97
C
0.97
Y
Viterbi 算法中的矩阵
I0 A C C Y 0.12 0 0 0 I1 0 0.015 0 0 M1 0 0.046 0 0 I2 0 0 0 0 M2 0 0 0.485 0 I3 0 0 0 M3 0 0 0
Viterbi算法用了一个矩阵，矩阵的行由序列中的氨基 算法用了一个矩阵， 算法用了一个矩阵 酸残基组成，列由模型中的状态组成。 酸残基组成，列由模型中的状态组成。
HMM可由多条路径产生序列 可由多条路径产生序列ACCY 可由多条路径产生序列
0.3 0.3 0.4 0.5 0.48 0.48 0.27
1 0.8 0.2 — — — — —
2 0.6 0.4 — — — — —
隐马尔可夫链模型的递推-定义说明解析
隐马尔可夫链模型的递推-概述说明以及解释1.引言1.1 概述隐马尔可夫链模型是一种常用的概率统计模型，它广泛应用于自然语言处理、语音识别、模式识别等领域。
该模型由两个基本假设构成：一是假设系统的演变具有马尔可夫性质，即当前状态的变化只与前一个状态有关；二是假设在每个状态下，观测到的数据是相互独立的。
在隐马尔可夫链模型中，存在两个重要概念：隐含状态和观测数据。
隐含状态是指在系统中存在但无法直接观测到的状态，而观测数据是指我们通过观测手段能够直接获取到的数据。
隐含状态和观测数据之间通过概率函数进行联系，概率函数描述了在每个状态下观测数据出现的概率。
隐马尔可夫链模型的递推算法用于解决两个问题：一是给定模型参数和观测序列，求解最可能的隐含状态序列；二是给定模型参数和观测序列，求解模型参数的最大似然估计。
其中，递推算法主要包括前向算法和后向算法。
前向算法用于计算观测序列出现的概率，后向算法用于计算在某一隐含状态下观测数据的概率。
隐马尔可夫链模型在实际应用中具有广泛的应用价值。
在自然语言处理领域，它可以用于词性标注、语义解析等任务；在语音识别领域，它可以用于语音识别、语音分割等任务；在模式识别领域，它可以用于手写识别、人脸识别等任务。
通过对隐马尔可夫链模型的研究和应用，可以有效提高这些领域的性能和效果。
综上所述，隐马尔可夫链模型是一种重要的概率统计模型，具有广泛的应用前景。
通过递推算法，我们可以有效地解决模型参数和隐含状态序列的求解问题。
随着对该模型的深入研究和应用，相信它将在各个领域中发挥更大的作用，并取得更好的效果。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下要点：文章将分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分包括概述、文章结构和目的三个子部分。
概述部分简要介绍了隐马尔可夫链模型的背景和重要性，指出了该模型在实际问题中的广泛应用。
文章结构部分说明了整篇文章的组织结构，明确了每个部分的内容和目的。
目的部分描述了本文的主要目的，即介绍隐马尔可夫链模型的递推算法和应用，并总结和展望其未来发展方向。
常见的用户行为序列建模的方式
常见的用户行为序列建模的方式一、引言用户行为序列建模是分析和预测用户在特定环境下的行为模式的一种方法。
通过建模用户的行为序列，我们可以更好地了解用户的兴趣、喜好和需求，从而为他们提供更好的产品和服务。
本文将介绍几种常见的用户行为序列建模方式。
二、马尔可夫链模型马尔可夫链模型是一种基于状态转移的序列建模方法。
在用户行为序列中，每个用户行为被看作是一个状态，而用户行为之间的转移概率则被建模为状态转移概率。
通过统计用户行为序列中每个状态的转移概率，我们可以得到一个马尔可夫链模型，用于预测用户下一步的行为。
三、条件随机场模型条件随机场模型是一种基于概率图模型的序列建模方法。
在用户行为序列中，每个用户行为被看作是一个观测变量，而用户行为之间的关系则被建模为一个条件随机场。
通过学习条件随机场模型的参数，我们可以根据观测到的用户行为序列预测用户未来的行为。
四、长短时记忆网络模型长短时记忆网络模型是一种基于神经网络的序列建模方法。
在用户行为序列中，每个用户行为被看作是一个输入节点，而用户行为之间的依赖关系则被建模为网络中的权重。
通过训练神经网络模型，我们可以根据历史的用户行为序列预测用户未来的行为。
五、隐藏马尔可夫模型隐藏马尔可夫模型是一种基于概率图模型的序列建模方法。
在用户行为序列中，每个用户行为被看作是一个观测变量，而用户行为背后的潜在状态则被建模为一个隐藏变量。
通过学习隐藏马尔可夫模型的参数，我们可以根据观测到的用户行为序列推断用户的潜在状态，从而预测其未来的行为。
六、时序模式挖掘时序模式挖掘是一种基于序列数据的模式发现方法。
在用户行为序列中，我们可以通过挖掘频繁出现的行为序列来了解用户的兴趣和偏好。
通过识别这些模式，我们可以为用户提供个性化的推荐和建议。
七、聚类分析聚类分析是一种将用户行为序列划分为不同群体的方法。
通过将相似的行为序列聚集在一起，我们可以发现不同用户群体之间的行为模式和差异。
这有助于我们更好地理解用户的需求和行为习惯，并提供针对不同群体的个性化服务。
隐马尔科夫模型的原理及应用
隐马尔科夫模型的原理及应用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种基于概率统计的模型，主要用于解决与时间序列相关的问题，例如语音识别、手写识别、自然语言处理、生物信息学等领域。
其特点是能够通过已知或者观测到的状态序列来推断未知或者隐藏的状态序列，是一种典型的生成模型。
一、隐马尔科夫模型的基本原理隐马尔科夫模型包含三个基本元素：状态集合、观测集合、状态转移概率和观测概率。
（一）状态集合状态集合表示模型中所有可能的状态，通常用S={s1,s2,...sn}表示。
在模型中每个状态都有一个特定的含义，如在语音识别中，状态可以表示一个字母或一个音素。
（二）观测集合观测集合表示我们能够观测到的所有结果，通常用O={o1,o2,...om}表示。
在模型中每个观测结果都对应着一个观测符号（symbol），例如在语音识别中，观测符号可以表示语音波形的某个片段。
（三）状态转移概率状态转移概率表示从一个状态转移到另一个状态的概率，通常用A={aij}表示，其中aij表示从状态si转移到状态sj的概率。
在语音识别中，状态转移概率可以表示从一个音素转移到另一个音素的概率。
（四）观测概率观测概率表示在某个状态下，能够观测到某个观测符号的概率，通常用B={bj(k)}表示，其中bj(k)表示在状态sj下，观测到观测符号ok的概率。
在语音识别中，观测概率可以表示在一个音素下，产生一个语音片段的概率。
在隐马尔科夫模型中，我们通常无法观测到模型的状态序列，只能观测到对应的观测符号序列。
因此，我们需要通过对已有的观测序列进行推断，来推断出隐藏的状态序列，从而对问题进行分析和求解。
（五）隐马尔科夫模型的基本假设隐马尔科夫模型基于以下两个基本假设：1. 齐次马尔科夫性假设：某个时刻的状态只与前一个时刻的状态有关，而不受其他时刻状态的影响。
2. 观测独立性假设：某个时刻的观测值只依赖于当前的状态，而不受其他时刻的状态或观测值的影响。
隐马尔可夫模型有例子具体易懂
• 给定一系列观察序列样本, 确定能够产生出这些序列的模 型 =(π, A, B)
• 如何从大量的点数序列样本中学习得出“作弊模型”的参数
三个基本问题的求解算法
评估问题：前向算法
定义前向变量 采用动态规划算法，复杂度O(N2T)
解码问题：韦特比（Viterbi）算法
采用动态规划算法，复杂度O(N2T)
本例中HMM的定义
赌场的例子中:
隐状态集: S={骰子A, 骰子B} 明字符集: V={1,2,3,4,5,6}
初始状态概率: π1=1, π2=0 隐状态转移概率 :
a11=0.9, a12=0.1 a21=0.8, a22
明字符生成概率 :
初始状态 0
b11 = b12=…=b16=1/6 b21=0, b22=b23=1/8, b24=b25=3/16, b26=3/8
给定HMM和观测序列，在时间t位于状态i的概率： 一个骰子掷出的点数记录
重qN复}：EM状i步=态3骤的，有直限至集π合i ，aij ，bjk 值收敛。
目标：给定一个观察序列和HMM模型，如何有效选择“最优”状态序列，以“最好地解释”观察序列 1
一的个概系 率统取i=有决2N于个其状在态时间S1，1 S，2，2，·····，·，Snt-，1 的随状着态时，间该推概移率，为系：统从某一状态转移到另一状态，设qt为时间t的状态，系统在时间t处于状态Sj
骰子A
1: 1/6
2: 1/6 3: 1/6 4: 1/6 5: 1/6 6: 1/6
骰子B
1: 0
2: 1/8 3: 1/8 4: 3/16 5: 3/16 6: 3/8
HMM将两个序列相联系起来：
1. 由离散隐状态组成的状态序列(路径)
隐马尔可夫模型 基因序列
隐马尔可夫模型基因序列隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。
在基因序列分析中，隐马尔可夫模型常用于建模基因序列中的模式和特征。
以下是使用隐马尔可夫模型进行基因序列分析的一般步骤：1. 模型建立：- 定义状态：将基因序列中的各个位置或区域定义为状态。
例如，可以将每个碱基（A、C、G、T）定义为一个状态。
- 定义转移概率：确定在不同状态之间转移的概率。
这些转移概率表示从一个状态转移到另一个状态的可能性。
通常，转移概率是根据训练数据或先验知识估计得到的。
- 定义发射概率：确定从每个状态发射出特定碱基的概率。
发射概率表示在某个状态下产生特定碱基的可能性。
同样，这些发射概率通常是根据训练数据或先验知识估计得到的。
2. 模型训练：- 收集训练数据：使用已知的基因序列作为训练数据。
这些训练数据可以来自公共数据库或实验获得的基因序列。
- 估计参数：根据训练数据，通过最大似然估计或其他方法来估计隐马尔可夫模型的参数，包括转移概率和发射概率。
- 优化模型：根据估计的参数，对模型进行优化，以提高其对训练数据的拟合能力。
3. 模型应用：- 序列预测：利用训练好的隐马尔可夫模型，对新的基因序列进行预测。
根据模型的参数，可以预测出序列中每个位置最可能的状态或碱基。
- 特征提取：隐马尔可夫模型可以用于提取基因序列中的特征。
通过分析模型的状态和转移概率，可以发现序列中的模式和特征。
需要注意的是，隐马尔可夫模型在基因序列分析中有一些局限性，例如模型的准确性和可靠性可能受到训练数据的数量和质量的影响。
此外，隐马尔可夫模型通常是一种概率模型，它提供的是序列的概率分布，而不是确定性的预测。
在实际应用中，可以结合其他生物信息学工具和方法，如序列比对、基因注释和功能分析，来综合评估和解释基因序列的特征和意义。
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计 算 机 学 报 CHIN ESE J. COM PU T ERS
V o l. 24 N o. 2 Feb. 2001
基于隐马尔可夫模型的兴趣迁移模式发现
பைடு நூலகம்
王 实 高 文 李锦涛 黄铁军
(中国科学院计算技术研究所 北京 100080)
摘 要 W eb挖掘的一个重要研究方向是发现用户的迁移模式 .一般来说 ,用户的迁移 具有某种目的性 .这种目的 性表现为 用户对某种概念的 兴趣 .文中提 出基于隐马尔 可夫模型 的兴趣迁移 模式发现 方法 ,用 于发现这 种带有某 种兴趣的用户迁移模式 .这种模式实质上是一种特殊的关 联规则 .在 这种方法中 ,作者首先根据用户 的访问记录定 义一个隐 马尔可夫模型 ,然后提出一种新 的增量发现算法 Inc rease- R用于发 现兴趣迁移模式 ,同时给出 了证明以 说明该算法可以发现所有的兴趣迁移模式 .
当用户访问一个 Web站点时 ,实际上他是带有 某种目的来进行浏览的 ,也就是说他对某种东西是 感兴趣的 .因为用户之间具有不同的兴趣 ,所以他们
会按照不同的路径进行访问 . 现有一 些可利用的商业 分析工具 [1]用于分析
Log ,但这些工具仅能产生一些简单的统计结果 ,如 页面的访问频度等 .
文献 [ 2 ]首次给出 Web挖掘的定义 , 并且给出 一个关于 Web访问信息挖掘的系统 W EBM IN ER. 文献中提到的思路是通过对 Web站点的日志进行 处理 [3, 4 ] ,将数据组织成传统的数据挖掘方法能够处 理的事务数据形式 ,然后利用传统的数据挖掘方法 (如关联规则发现算法 [5 ] )进行处理 ,其得出的挖掘 结果也是传统的数据挖掘结果 .
设计、 Web站点的导航设计、电子商务等工作正变 得越来越复杂和越来越繁重 .
从站点经营方来说 ,他们需要好的自动辅助设 计工具 ,可以根据群体用户的访问兴趣、访问频度、 访问时间动态地调整页面结构 ,改进服务 ,开展有针
收稿日期: 2000-01-18; 修改稿收到日期: 2000-11-06. 王 实 ,男 , 1971年生 ,博士研究生 ,主要 研究领域为数据挖掘 . 高 文 ,男 , 1956年 生 ,博士 ,教授 ,博士生导师 ,主要 研究领域为多媒体数据压缩、图像 处理、计算机视 觉、 多模式接口、人 工智能、虚拟现实 等 . 李锦涛 ,男 , 1962年生 ,研究员 , 主要研究领域为智能化 家庭信息中心平台研究、数字化家电应用研究 .黄 铁军 , 男 , 1970年生 , 博士后 ,主要研究领域 为虚拟现实等 .
2 定义和基本模型
定义 1. 用户访 问概 念 e: 当用 户访 问一 个 Web站点时 ,他所访问的目标 ,他所感兴趣的事物 或概念 ,例如某一种书、某一种物品 ,或他所感兴趣 的学术概念 ,其用 e表示 .
定义 2. 用户访问概念集 E: 由某一个或某一 些用户访问概念组成: E= e1 ,e2 ,… ,eM .
( Instit ute of Comput ing Technology, Ch inese Acad emy of Sciences , Beij ing 100080)
Abstract Mi ni ng Navi gati on pat terns is an i mpo rta nt research directio n i n w eb mi ni ng. The discov ered Navig atio n pat t erns ca n be used to help the desig ners to understand the users ' access acti ons, i mprov e the st ructure desig n, carry out t he adv erti sement, and g et t he users ' cha ract eristi cs. In g eneral, a user accesses a w eb sit e wi th som e intentio ns. T hese i ntentio ns represent the int erest in som e concepti ons. So t he user 's interest has so me relatio n wi th hi s navig atio n path. T he users ' i nt erest navi gati on paths com pose t he users ' i nterest nav iga tion pat t erns. In this paper, w e present a new method fo r mini ng int erest navi gati on pat terns based o n the hidden Markov m odel in order to di scov er users ' interest navi gatio n pat ter ns. These pa tt erns are a kind o f the special associati on rules essentially. In our approach , w e bui ld a hidden Ma rkov model accordi ng to w eb serv er logs fi rstly , then w e present a new i ncrem ent al di scov ery algo ri thm Increase_ R in o rder t o discov er the interest navig atio n pat terns, and w e testif y that the algo ri thm ca n fi nd all int erest navig atio n pat t erns.
文 献 [ 9]把 Log 数据映射到关系表中 ,然后应 用标准的数据挖掘方法发现用户迁移模式 .
文献 [ 10]应用超文本概率文法 ( hy pert ex t prob-
abilistic g ram mar )发现用户迁移模式 , 并用 g rammar的熵值评估挖掘到的模式 .
总的来说 ,这些方法都没有考虑用户的访问目 的 ,只是根据用户的浏览顺序进行挖掘 .
文中第 2节给出一些定义和基本模型 . 第 3节 我们讨论了要挖掘的对象 . 第 4节简述了所要用到 的一阶离散输出的隐马尔可夫模型 . 在第 5节给出 带有兴趣的隐马尔可夫模型 ,以及利用该模型是如 何挖掘迁移模式的 . 我们在第 6节描述了实验过程 , 以及通过模拟和真实的实验说明这种方法的优点 .
关键词 W eb数据挖掘 ,隐马尔可夫模型 ,关联规则 ,迁移模式 中图法分类号: T P18
Mining Interest N avigation Patterns Based on Hidden Markov Model
W ANG Shi G AO Wen LI Jin-Tao HU AN G Ti e-Jun
2期
王 实等: 基于隐马尔可夫模型的兴趣迁移模式发现
153
对性的电子商务以更好地满足访问者的需求 .解决 这种需求的一个有力工具就是 Web数据挖掘 ,即利 用数据挖掘的思想和方法 ,将其利用到 Web上 ,进 行 W eb 挖掘 ,挖掘出有用的信息 . Web挖掘的一个 重要研究方向是发现用户的迁移模式 ,它可以用于 解决上述问题 .
在本文中我们提出一种新的基于隐马尔可夫模 型的兴趣迁移模式发现方法 ,由此我们可以发现用 户带有兴趣的迁移模式 . 这种带有某种兴趣的迁移 模式实质上是一种关联规则 . 在这种方法中 ,首先我 们根据用户的访问记录定义一个隐马尔可夫模型 , 然后我们提出一种新的增量发现算法 Increase- R 用于发现兴趣迁移模式 ,同时我们给出了证明以说 明该算法可以发现所有的兴趣迁移模式 .
Web站点的设计者一般会遵循一个 Web站点 的概念分布模型进行设计 . 我们下面定义一个 Web 站点的概念分布模型 .
定义 3. W eb站点的概念模型 CG= ( W , E ): CG为一个有向图 ,其中 W 为 Web页面的集合 , E 为页面之间的超链接集合 . 其中每个页面可以放置 不同的概念 ,一个概念可以分布在不同的页面之中 . 如图 1所示 .
表 1 用户访问日志格式
Fi el d
Dat e Client IP By tes Se rv e r Reques t Service name Tim e taken Pro tocol version …
Descri pti on
D ate, t ime, and ti mezon e of requ es t Remo te hos t IP and / o r D N S en try Byt es transf erred ( sent and received) Server name, IP add ress and port U RI qu ery and s tem Request ed s ervice nam e Ti me t aken f or transaction t o complet e V ersion of us ed t rans f er prot ocol …
15 4
计 算 机 学 报
2 00 1年
那么问题就是我们希望找到相关于某一个概念 的一些路径 ,在这些路径中 ,群体用户访问该概念的 可能性较大 ,并且访问其它概念的可能性较小 . 这些 路径就是群体用户对该概念感兴趣的迁移模式 .
3 数据准备
挖掘的对象存在于服务器上的日志文件中 ,其 格式遵循 W3C标准 [ 11 ]: