Markov网页预测模型综述

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一种改进的Markov链预测模型

一种改进的Markov链预测模型

何让这种 预测 方法 在大 多数 情况 下都 能够 使用 。
现有 的预取 技 术 主 要 分 为 客 户 端 和服 务 器 端 预 取技 术 。 Mak v 型是 A de A.Mak v提 出来 的 、 ro 模 n ri ro 现
种 。 网络缓 存 技 术 通 过 在 本 地 缓 存 用 户 最 近访 问
览 目的 、 兴趣 爱 好 、 化 背 景 等 多 方 面 影 响 的较 为 文
维普资讯
5 4 14







7卷
复杂 的过程 。而 由于 用 户 的 这些 差 异 , 其浏 览 过 程
往 往表 现 出不 同 的个 性 差 异 。但 Mak v链 模 型采 ro 取 一个 单 一 的 过 程 描 述 所 有 的 用 户 , 明显 过 于 简
rk a建 立 了一 个实 验 系 统 , 过 在 E A服 务 器 日 u ki 通 P
志文 件 上 的实验 表 明 , 于 Mak v链模 型 对用 户 的 基 ro 浏览 过 程 进 行 预 测 , 准 确 率 可 以 达 到 7 % 左 其 0
缓冲区中, 以备 用 户 的访 问 , 而 减 少 用 户 的访 问 从

能从 本地 缓存 中获得 新 网页 的概 率 一 般 比较 小 ; 另 外, 如果 用户 要 访 问 以前 从 未 请 求 过 的 网 页 , 存 缓
技术 便无 能为 力 。
如果 能够 预测 出用 户 将 来 可 能 的访 问 请 求 , 并 在用 户实 际 请 求 前 将 这 些 网页 取 回并 放 人 本 地 缓 存 , 可 以较好 地解 决 网络 缓 存 技 术 存 在 的 上述 两 就

markov模型

markov模型
n
P X k i | } 条件概率 分布 P{ X 0k iX k 1 和ik 1 P{ X n j | X n 1 i} 确定. P X 0 i0,X 1 i1, ,X k 2 ik 2 马氏性
P X k 1 ik 1 | X 0 i0, ,X k 2 ik 2 P X k ik |X k 1 ik 1
P X 0 i0 P X 1 i1 | X 0 i0 P X k ik |X k 1 ik 1
定义1 设 { X n,n 0} 是马尔可夫链,记
pij (n) P{X n 1 j | X n i}
称 pij 为马尔可夫链 {X n,n 0} 在时刻 n 时的一步转 移概率。 当 i,n 固定时,一步转移概率 pij (n) 实质上就是

4. Markov数学模型可行性
世界上的一切事物都在随时间而变化,譬如某一地区 气候指标气温和湿度的变化;体血液循环,心脏搏动每 次的血压与排血量;神经细胞兴奋或抑制的传递;生物 世代交替过程中遗传性状的表现……所有变化着的事物表 现状态可能是数值的、非数值的、连续的、离散的。在 这种情况下,我们需建立一种研究的是一类重要的随机 过程,研究对象的状 态s(t)是不确定的,它可能 取K种 状态si(i=1,…,k)之一,有时甚至可取无穷多种状态的模 型,而这种模型就是Markov数学模型。在建模时,时间 变量也被离散化,我们希望通过建立两个相邻时刻研究 对象取各种状态的概率之间的联系来研究其变化规律, 故马氏链研究的也是一类状态转移问题。
P X 0 ii0,X 1 X, ,|XX1 iik 1 P X 马氏性 i P X 0 0 P i1 1 i1 k 0 0 k ik |X k 1 k 1 P X k ik |X 0 i0,X 1 i1, ,X k 1 ik 1 P X 0 i0,X 1 {, ,X k1 0}ik 1 即马尔可夫链 i1 X , n 的有限维分布完全由初始

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

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Markov链和关联规则的Web访问预测模型

基于Markov链和关联规则的Web访问预测模型

将 来 可能 访 问 的 页 面 集 , 成 预测 候 选 集 ; 后 再 使 用 二 项 关 联 规 则 从 正 向 和 反 向 两 个 角 度 修 正 Mak v的 预 测 结 果 . 生 然 ro
从 而生 成 最 后 的 预 测 页 面.
关 键 词 : b日 We 志挖掘 ; ro ; Makv关联规则 ; 访问预测
于点击 流树 的预测算 法 , 详细 介 绍 了点击 流树 的构 造 算法和基 于点 击流 树的 预 测算 法 . 预测过 程 首 先在 点 击 流树 上查找 与 当前 访 问路径 相 似 的历 史访 问路 径 ,
然后 再根据 历史 访 问路 径做 出预 测. 该模 型 的 主要 问
构 、 高 We 提 b应 用 的 效 率 以及 为 用 户 提 供个 性 化 服 务[ . 2 这些 功能 和服 务的 核心是用户 访问预 测 , ] 即根据
则还是 N Grm 都必 须 多轮 扫 描数 据 , — a 但是 这些 数 据 往往是 十分庞 大的 , 因此该方 法实 时性很难保 证. 2 )基于 Mak v预测 . u k r n等[ 最 先 推 出 ro Z c ema 8 ]
介绍 了频繁 序列 的挖掘 , 用 N Grm 找 出所有 N 长 利 — a
导 Itr e 的建设 , n en t 从而 开启一个更 人性 化 、 更智 能 化
的 新 Itre 时 代 n . nent ] We b日志 挖 掘 是 W e b挖 掘 领 域 的 一 个 重 要 研 究
覆盖 的状态空 间 十分庞大 , 导致 计算复杂 度过高 ; 提 出并 ro 模 邢 9 ] 建立 了一种基 于用户 分类 的新 模 型—— 多 Mak v链 ro

基于改进的Markov模型预测准确度研究

基于改进的Markov模型预测准确度研究
别 对 应 用 户 访 问 页面 的 3个层 次 ,如 表 1所 示 。通 过 这 种 浏
fr= = urn es nL n t; ) 00 1 < C ret si e g i { j S o h + C ret.+ C r nAcesTme / urnP = ur t cs i ; /当前的页面访 问 T e
为访 问 P k的时问离散值 ,1 k n 5 . 。同时 Mak v模 型状 态转 S ro
移 概 率 矩 阵 的 构 造 算 法 H也 要 作 相 应 改 动 ,如 下 : 】
关 ,其统 计 量对 于群 体 对 网页 的 关注 度有 重 要意 义 。在 Mak v预测模型 中,构造转移概率矩 阵的过程 当中己经考 ro 虑 的点击率 ,即是对 网页的访 问,但是也没有考虑页面访 问 时 间 的 问题 【。 J J
微 型 电脑 应 用
20 0 8年 第 2 4卷第 9 期
基 于 改 进 的 Ma k v模 型 预 测 准 确 度 研 究 ro
张友 志 苏 本跃

程 玉胜
要:马尔可夫啕 ( ro )模 型方法主要解 决的问题是 从 当前状 态预 测下一个状态 ,因此适合作 为一个预测模型来挖 掘 Mak v
关键词:马 尔可夫模型 ;访 问模 式;准确度 ;协 同过滤 中图 分 类 号 : T 1 2 P 8 文献 标 志 码 :A 马尔可夫 ( ro )模 型的链式 结构简便 易行 ,适合 Mak v 作 为一 个 预测 模 型来 预 测用 户 的页 面访 问模 式 【。在 对 6 1 Ma o r v模型实 际研究与应用 中,人们发现原始 的尤其是高 k 阶的 Mak v预测模型空间时间计算开销非常的大,影 响了 ro 系统的性能,而在 引入聚类方法对 Mak v预测模 型进行 改 ro 进后,虽较好地 克服 了原始 Mak v模型 的缺 陷,但 同时付 ro 出了降低预测准 确率的代价。 本文就此从页面权重和个体用 户访 问习惯和偏好两个角度 ,对 改进后 的 Mak v模型进一 ro 步改 良, 以提高预测结果的准确度。

基于网络访问行为的混合阶Markov预测模型

基于网络访问行为的混合阶Markov预测模型
叶 海 琴 , 石 磊 , 王 意锋
(.郑 州 大学 信 息工程 学 院计 算机 系 ,河 南 郑 州 4 0 5 ;2 1 5 0 2 .河 南省信 息 网络 重 点开 放 实验 室, 河南 郑 州
4 0 5 ;3 信 息 工程 大学 国家数 字 交换 系统 工程技 术研 究 中心 ,河 南 郑 州 4 0 0 ) 502 . 5 0 2
摘 要 : 着 ww w 的 迅 速 发 展 和 网络 用 户 的 急 剧 增 加 , 确 预 测 We 户 的 访 问 行 为 对 减 小用 户 的 感 知 延 时 , 现 个 性 化 随 准 b用 实
推 荐等 具有重要 的作 用 。无论 是 Mak v 型还 是 其任何 一种 变种 , ro 模 高阶模 型 具有较 好的 预测 性能 。然 而 , 高阶模 型通 常有 较 高的状 态 空间复 杂度 。提 出 了一种 新 的混合 阶 Mak v 型 ( MP ,将 前缀相 同的序 列 共享存 储 ,降低 了状 态空 间复杂 ro 模 H M) 度 。仿真 实验 结果表 明 , 模型在 一 定程度 上提 高 了预 测准确 率 , 全率 也有 所提升 。 该 查
Ree rhC ne,I fr t nE gn eigUnv ri ,Z e g h u4 0 0 ,C ia sac e tr nomai n ie r ies o n y t h n z o 5 0 2 hn )
Ab t a t W i e a i e eo me t f h sr c : t t p d d v lp n t eⅥ W n ed a ai c e s f b u e s p e it gu e sa c s e a i r r cs l hh r o W a d t r m tci r a eo we s r . r d c i s r ’ c e s h v o e iey h n n b p p a s ni o t n l i e u i gu e - e c i e t n y a dp r o l e c mm e d to .Re a d e s f a k v mo es r h iv ra ly a mp r t o e nr d cn s r r ev dl e c n e s nai dr o a r p a z e n ai n g r l s M r o d l o er a i - o t t n , h g e — r e d l h v e e e f r a c . Un o t n t l, h g e — r e d l s l i i h sae s a ec mp e i . A e i s o i h ro d rmo es a eb R r ro m n e p f ru a ey i h ro d r mo e s e u t nh g t t—p c o l x t r y n w

基于Markov模型的区域经济发展预测研究

基于Markov模型的区域经济发展预测研究

基于Markov模型的区域经济发展预测研究随着社会经济的不断发展和科技的进步,预测未来的趋势和发展已经成为了我们生活中不可缺少的一部分。

而对于各地区的经济发展来说,预测也是一个关键的问题,它可以帮助人们预测未来的区域经济发展趋势,作出更加明智的决策,促进经济的发展和繁荣。

而基于Markov模型的区域经济发展预测研究则成为了一种重要的手段和方法。

一、Markov模型的定义和原理首先,我们来了解一下Markov模型的相关定义和原理。

Markov模型又称马尔可夫模型,是指在一定的状态下,状态转移的概率只与当前的状态有关,与之前的状态无关。

它是一种基于概率的预测模型,常用于模拟随机现象的不确定性。

Markov模型的核心在于它的状态转移概率矩阵,这个矩阵描述的是状态间转移的概率。

其核心原理为:1. 根据一组初始状态(比如当前的经济发展水平)作为模拟起点。

2. 根据状态间转移矩阵计算出下一状态的概率分布。

3. 以此类推,一直计算出某个周期后的状态分布。

二、基于Markov模型的经济预测方法那么,如何将Markov模型应用于经济预测呢?主要方法就是:1. 划分状态:划分各个经济阶段的状态,比如划分为萎缩期、经济调整期、复苏期、高速增长期等状态。

2. 估算状态概率:统计不同状态下历史数据的比例,并进行概率估算。

3. 计算Markov转移矩阵:将状态转移概率矩阵转换为Markov转移概率矩阵。

4. 预测未来经济增长:通过Markov转移矩阵计算未来经济增长的概率分布。

基于以上方法,我们可以对某一特定地区的未来经济发展作出一定的预测,进而对其未来发展模式进行优化。

三、Markov模型的应用实例下面来看一个具体的应用实例:对某地未来3年的经济增长进行预测。

1. 划分状态:将其划分为萎缩期、调整期、复苏期、高速增长期和稳定期等5个状态。

2. 统计历史数据的比例并进行概率估算,得到初始状态分布矩阵如下:[0.1, 0.3, 0.4, 0.15, 0.05]3. 根据历史数据建立状态转移矩阵,如下所示:萎缩期调整期复苏期高速增长期稳定期萎缩期 0.2 0.7 0.1 0 0调整期 0.2 0.4 0.3 0.1 0复苏期 0.1 0.2 0.4 0.2 0.1高速增长期 0 0.1 0.3 0.5 0.1稳定期 0 0 0.1 0.4 0.54. 根据Markov转移概率矩阵计算未来3年的经济增长概率分布:[0.049, 0.167, 0.2611, 0.321, 0.2029]上述分布表明,该地区未来3年的经济增长有70%的概率在复苏期和高速增长期之间波动,也就是说,该地区的经济发展在未来3年中有很大的可能会保持良好的势头。

基于偏爱度的多步Markov网页预测模型

基于偏爱度的多步Markov网页预测模型

b h v o f W e u e s a s a i o t n o e i r d c n u e ’ s n e dea n i r v n e wo k e v c a i .An l i g t e e a i r o b s r ply n mp r t r l n e u i g s r s e s l y a d mp o i g n t r s r i e qu lt a y ayzn h a v n a e a d ia v n a e o r d t a M a k v d a t g s n d s d a t g s f ta ii l on r o mo e , am i g t h l d l i n a t e ow a c r c r t o lw— r e M a k v c u a y ae f o o d r r o mo e a d he d l n t
趣相同或相近的特点 , 在预测之前先对用 户进行聚类 。文献 【】 5
Pr f r e K — e M a ko M ode o W e ee r d St p r v lf r bpa Pr dito ge e cin
LI Ch o h i JN G L — i U a —u, I ix a. N I U X i o t i a — a
( et D p.
计 算 机 时代 2 1 年 第 7 00 期
基 于偏 爱度 的 多步 Mak v网页预 测模 型 ★ o r
刘 超 慧 ,荆立 夏 ,牛ห้องสมุดไป่ตู้晓太
( 州航 空工 业管理 学院计 算机科 学与应 用 系,河南 郑 州 40 1) 郑 505
摘 要 :随着 www 的迅速 扩张和 网络用户 的 , ga 增加 , J 准确预 测 We b用户 的访 问行 为对减少用户 的感知延 时、 高网 提

基于频繁的Markov链预测模型

基于频繁的Markov链预测模型

个特 殊的随机 过程——齐次 离散 Makv链 , ro 用转移 概率矩
为了解决这些 问题 , 人们提 出了多种 技术方 案 , 中最 主 其 要的有 网络缓存和 网络 预取技术 两种。 网络缓存 技术通 过在 本地缓存用户最近访问过的网页 , 能够有效地减少 网络延迟和 对带宽 的要求 , 已经 成为 当前 网络结 构 中的一 个重 要组成 部 分 。但是 由于现在网页更新的速度 比较快 , 能从本地缓存 中获 得新网页的概率一般 比较小 ; 另外 , 果用户要访 问 以前从 未 如 请求过 的网页 , 缓存技术便无能为力 。 如果能够预测出用 户将来 可能的访问请求 , 并在用户实际 请求 前将 这些 网页取 回并放入本地缓存 , 就可以较好地解决 网 络缓存技 术存 在的上述 两个 问题 。这种技 术就是 网页预取技 术区别于被动缓 存 , 网页预取 技术 通过 分析 用户访 问历 史记 录, 主动预测用户可能浏览 的页面 , 预先取 出并存放在 缓冲 区 中, 以备用户访问 , 从而减少用户 的访 问延时 。实际应用证明 , 网页预取技术配 以一定 的流量平滑技术 , 能够 大幅度减少用户 的访 问延时 , 从而提高了 www 服务质 量 , 同时能够改进 服务
基 于频 繁 的 Mak v链 预 测 模 型 ro
闫永权 , 张大方
( 南大学 软件 学院 , 湖 湖南 长沙 40 8 ) 102 摘 要 :预 取技 术通过 在 用户浏 览 3前 网页的 时间 内提 前取 回其 将 来最 有 可能 请 求 的 网页 来减 少 实 际感知 的 - " 获取 网 页的 时间。传统 的 Ma o 链模 型是 一种 简单而 有效 的预 测模 型 , 同时存 在预 测 准确 率偏 低 , 储 复杂 r v k 但 存

一种基于聚类的Markov预测模型

一种基于聚类的Markov预测模型

的随机过程——齐次离散 M r v , a o链 用转移概率矩阵描述用 户的浏览 特征 , k 并基 于此对用 户的浏 览进行 预测 。Be e or s g
则采用 了多 阶转移矩 阵提高模型的预测准确率 。 J 【通过在 E A服务 器 日志文件 上的实验 表明 , 于 Ma o 链模 型对用 P 基 rv k 户 的浏 览进行预 测 , 准确率可以达 到 7 %左右 。 0 L然而 M ro 链模 型在 以下三方面仍有不足 : 3 J a v k () 1 用户在 We b空间的浏览过程是一个受浏览 目的 、 文化 背景 、 兴趣爱好等 多种 因素影 响的复 杂过程 。由于这些 因 素 的差异 , 各个用户的浏览过程也就表现 出不 同的个 性化特点 。而该模 型采用单 M ro 链 描述所有 用户 的浏览特 征 , akv 明显过于简单 , 其预测结果必然存 在较 大的误差。 () 的浏览趋势跟 时间是高度相关的 , 2 用户 即用户浏览 网页内容是具有时 间性 的。例如某些 用户可 能喜欢在早 晨访 问一些专业 的新 闻站 点 , 民也只有在开市时才能观察股市行情 、 股 买卖股票 , 上班族会在工作时 间查找一 些与本 职工作 相关的资料 , 而晚上 回家后浏览一些娱乐 、 休闲的网页来轻松一下 。诸如此类 , 据时间不 同而有不 同浏览趋 势的情 况 根 还有很多 , 因此代理服务器有必要按照时间的不同提供不 同的预取策略 , 以保持信息的新鲜程度 。
第l 7卷第 6 期
20 08年 l 月 1
平 顶 山 工 学 院 学 报
Junlo ig lghn Is tt fT cn lg ora fPn dn sa tueo eh ooy ni
V0 . 7 No 6 11 .

马尔可夫模型

马尔可夫模型

马尔可夫模型简介马尔可夫模型(Markov Model)是一种描述随机过程的数学模型,它基于“马尔可夫性质”假设,即未来的状态只与当前状态有关,与过去的状态无关。

马尔可夫模型在许多领域中得到了广泛的应用,如自然语言处理、机器学习、金融等。

历史发展马尔可夫模型最早由俄国数学家马尔可夫在20世纪初提出。

马尔可夫通过研究字母在俄文中的出现概率,发现了一种有规律的模式,即某个字母出现的概率只与之前的字母有关。

他将这种模式抽象为数学模型,即马尔可夫模型。

后来,马尔可夫模型被广泛应用于其他领域,并得到了不断的发展和完善。

基本概念状态(State)在马尔可夫模型中,状态是指系统可能处于的一种情况或状态。

每个状态都有一个特定的概率,表示系统处于该状态的可能性。

状态可以是离散的,也可以是连续的。

例如,对于天气预测,状态可以是“晴天”、“阴天”、“雨天”等。

转移概率(Transition Probability)转移概率表示从一个状态转移到另一个状态的概率。

在马尔可夫模型中,转移概率可以用转移矩阵表示,其中每个元素表示从一个状态转移到另一个状态的概率。

例如,对于天气预测,转移概率可以表示为:晴天阴天雨天晴天0.6 0.3 0.1阴天0.4 0.4 0.2雨天0.2 0.3 0.5上述转移矩阵表示了从一个天气状态到另一个天气状态的转移概率。

初始概率(Initial Probability)初始概率表示系统在初始时刻处于每个状态的概率。

它可以用一个向量表示,向量中每个元素表示系统处于对应状态的概率。

例如,对于天气预测,初始概率可以表示为:晴天阴天雨天0.3 0.4 0.3上述向量表示了系统初始时刻处于不同天气状态的概率。

观测概率(Observation Probability)观测概率表示系统处于某个状态时观测到某个观测值的概率。

观测概率可以用观测矩阵表示,其中每个元素表示系统处于某个状态观测到某个观测值的概率。

例如,对于天气预测,观测概率可以表示为:晴天阴天雨天温度高0.7 0.2 0.1温度低0.3 0.6 0.1上述观测矩阵表示了在不同天气状态下观测到不同温度的概率。

基于Web日志挖掘的Markov预测模型及算法研究

基于Web日志挖掘的Markov预测模型及算法研究
21 0 0年 2目 第l 6卷 第 1 期
安庆 师范学 院学 报( 自然科 学版 )
Jun l f n i e c esC lg ( aua c neE io ) o ra o qn T a h r ol e N trl i c dt n A g e Se i
F eb. 1 20 0
中图 分 类 号 :TP 8 12 文 献标 识 码 :A 文 章 编 号 :1 0 — 4 6 ( 0 0 0 — 0 3 — 0 07 2021)1 05 4
0 引

网 络 技 术 的 发 展 , 其 是 Itr e 尤 n e n t的 广 泛 应 用 , 得 数 据 挖 掘 的 对 象 从 数 据 库 中 的 数 据 延 伸 到 网 络 使 上 的 数 据 , 成 了 新 的 研 究 分 支 : e 挖 掘 ( e ii g 。 W e 日 志 挖 掘 是 w e 形 W b W b M nn ) b b挖 掘 中 应 用 最 为 广
2 )状 态 转 移 概 率 矩 阵 A 一 { “ , 口 ) 1≤ ≤ n, 1≤ J≤ ;
3 )开 始状 态 向量 I l一 ( P( 一 s ) 1≤ i 7一 f X ), ≤ ;
4 )随 机 状 态 序 列 变 量 X 一 { , , , ) X xz … x 。
程 , 样 一 个 模 型 就 称 为 M a k v模 型 。 这 ro

个 M a k v模 型 由 以 下 几 个 部 分 组 成 [ : ro 6 ]
1 )状 态 空 间 s 一 { s , , S , 。 … S >一 { , … , ( 方 便 起 见 , 中 用 状 态 下 标 代 表 相 应 的 状 态 ) 1 2, > 为 文 ;

马尔可夫预测方法

马尔可夫预测方法
年份 序号 状态 年份 序号 状态 年份 序号 状态 年份 序号 状态 1960 1 E1 1970 11 E3 1980 21 E3 1990 31 E1 1961 2 E1 1971 12 E1 1981 22 E3 1991 32 E3 1962 3 E2 1972 13 E2 1982 23 E2 1992 33 E2 1963 4 E3 1973 14 E3 1983 24 E1 1993 34 E1 1964 5 E2 1974 15 E1 1984 25 E1 1994 35 E1 1965 6 E1 1975 16 E2 1985 26 E3 1995 36 E2 1966 7 E3 1976 17 E1 1986 27 E2 1996 37 E2 1967 8 E2 1977 18 E3 1987 28 E2 1997 38 E3 1968 1969 9 E1 1978 19 E3 1988 29 E1 1998 39 E1 10 E2 1979 20 E1 1989 30 E2 1999 40 E2
个时刻( 第k个时刻(时期)的状态概率预测 个时刻 时期)
如果某一事件在第0个时刻(或 时期)的初始状态已知,即π ( 0 ) 已知, 则利用递推公式(3.7.8),就可以求得 它经过k次状态转移后,在第k个时刻 (时期)处于各种可能的状态的概率, 即 ,从而就得到该事件在第k个 π (k ) 时刻(时期)的状态概率预测。
状态转移: 状态转移: 事件的发展,从一种状态转变为另一种状态, 称为状态转移。例如某产品在当前考察时处于畅 销阶段,过了一段时间,我们再来考察时,犹豫 市场竞争等多种因素,产品可能不再畅销,比如 处于滞销,则其状态从1转移到了2;某产品当前 装有是其市场占有率的20%,假如在下一个考察 时间点其市场占有率为25%,则其装有从20%转移 到了25%;某机器设备当前状态处于正常运转, 下一个考察时间点其状态有可能仍然是正常运转, 也可能处于待修状态。

基于动态分类的Markov用户浏览预测模型

基于动态分类的Markov用户浏览预测模型
对 用户 的 浏览 模 式做 出准 确预 测 是 达 到上 述 目的的必 要
手段。
2 动态分类模型 的分类过程
动态分类模型 的分类过程如下 :
() 1生成用户分类特征
定义 1 两条路径的相 似度) 有两条 浏览路径 t , ( 设 , 它 们 的长度( 所含 网页的数 目) 分别为 W , 其 中相同 网页的数 W ,
中围分类号: P1 T 3 1
基 于动 态分 类 Ma k v用 户浏 预 测模 型 的 ro 览
陈子军 ,乔 良,王鑫昱
( 燕山大学信息学院计算机科学与工程 系,秦皇 岛 0 6 0 ) 604

要: 针对 多 Ma o 链用户浏 览预测模 型分类 算法 的时间复杂度过高 问题 , rv k 提出一种基于动态分类的 Ma o 用户浏览预测模型 。 rv k 该模
导致产生 的规则( 预测结果) ,降低 了准确率 ,增加 了存储 多 空间。阈值大则使产 生的规则太少 ,无法体现出可能 存在 的 长路径 ,文献[】 3通过对 阈值加上限制性条件 ,成功解决了该 问题。文献 【] 4提出路径预测 中的聚类观点。文献[】 5采用聚类 的策略对 用户分类 ,提出多 Mak V链模型 。该模型能对 用 rO 户的浏 览模 式做 出准确的预测 ,并且降低 了传统 Mak v模 ro 型的存储复杂度 。但多 Mak v链模型 的时间复杂度较高 , ro 在处理一个包含 m 个用户浏览序列和 f 个 网页 的日志文件 1 时 ,其时间复杂 度达 O m? J ( n 。如果 日志文件较大 , 和 , z 的取值 也会很大 ,因此 ,多 Mak v链模 型的时间消耗极大。 ro
n v g t n s q e c sb s d o y mi o t g M a k v mo e . i a i a i e u n e a e n d na cs ri r o d 1 Th smod lg t e sn v g to ha a t r n s st ec a a t r O S r e sa d o n e e sus r a i a i n c r c e s a d u e h h ce st O us r n r t p e i t s r ’ a i a i n p t r . n p r iu a , h smo e a h re h i f r d c i n o v o s y a d t e r s l o e a c r t n p e i t n. r d c e s n v g t a t n I a tc l r t i d l n s o t n t etme o e i t b i u l n e u t sm r c u a e i r d c i u o e c p o h i o

马尔科夫模型名词解释

马尔科夫模型名词解释

马尔科夫模型(Markov Model)是一种数学模型,用于描述具有马尔科夫性质的随机过程。

它基于马尔科夫性质,即未来状态的概率只依赖于当前状态,而与过去的状态无关。

马尔科夫模型通常用于建模具有状态转移行为的系统,其中系统在一系列离散的时间步骤中从一个状态转移到另一个状态。

这些状态可以是实际物理状态,也可以是抽象的符号或概念。

马尔科夫模型假设系统在每个时间步骤中只受到当前状态的影响,并根据预定义的概率分布选择下一个状态。

马尔科夫模型可以分为两种常见类型:
马尔科夫链(Markov Chain):马尔科夫链是最简单的马尔科夫模型形式,它包含一组离散的状态和状态之间的转移概率。

在马尔科夫链中,下一个状态的选择只依赖于当前状态,而与过去的状态无关。

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM):隐马尔科夫模型是一种扩展的马尔科夫模型,其中状态是不可见的,只能通过可观察到的符号序列进行间接推断。

HMM包含两组概率:观测概率描述在每个隐藏状态下生成观测的概率,转移概率描述状态之间的转移概率。

马尔科夫模型在许多领域中都有广泛应用,包括自然语言处理、语音识别、图像处理、金融市场预测等。

它们提供了一种强大的工具,用于建模和预测具有动态演变和状态转移行为的系统。

马尔可夫模型的原理和应用

马尔可夫模型的原理和应用

马尔可夫模型的原理和应用1. 引言马尔可夫模型(Markov Model)是一种用来描述随机演化过程的数学模型,它基于马尔可夫性质,即未来的状态仅依赖于当前的状态。

马尔可夫模型在很多领域都有广泛的应用,如自然语言处理、金融市场分析、生物信息学等。

本文将介绍马尔可夫模型的原理和应用。

2. 马尔可夫模型的原理马尔可夫模型是基于马尔可夫过程的一种数学模型。

马尔可夫过程主要由状态空间和状态转移概率矩阵组成。

2.1 状态空间马尔可夫模型的状态空间是指系统可能处于的所有状态的集合。

每个状态代表一个观测值或者一个事件。

状态空间可以是有限的,也可以是无限的。

2.2 状态转移概率矩阵状态转移概率矩阵描述了系统在不同状态之间转移的概率。

对于一个有限状态空间的马尔可夫模型,状态转移概率矩阵是一个方阵,其中的元素表示从一个状态转移到另一个状态的概率。

3. 马尔可夫模型的应用马尔可夫模型在很多领域都有广泛的应用,下面将介绍其中几个常见的应用领域。

3.1 自然语言处理马尔可夫模型可以应用于自然语言处理领域,用于文本生成、语言模型训练等任务。

通过学习文本数据中的状态转移概率,可以预测下一个单词或句子的可能性,从而用于文本生成任务。

3.2 金融市场分析马尔可夫模型在金融市场分析中也有着重要的应用。

通过建立状态空间和状态转移概率矩阵,可以分析股票、外汇等金融市场的走势,帮助投资者进行决策。

3.3 生物信息学马尔可夫模型在生物信息学中常用于DNA、RNA序列的分析和预测。

通过学习DNA或RNA序列中的状态转移概率,可以预测下一个碱基的可能性,从而用于DNA序列比对、基因识别等任务。

4. 总结马尔可夫模型是一种描述随机演化过程的数学模型,它在自然语言处理、金融市场分析、生物信息学等领域有着广泛的应用。

本文介绍了马尔可夫模型的原理和几个常见的应用领域。

随着大数据和机器学习的发展,马尔可夫模型在更多的领域中将发挥重要作用。

基于Web流行度的选择Markov预取模型

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We 对象访 问流行 度建模 ,并在此基 础上 , 出了基于 We 流行度 的选择 Ma o 预取模 型 实验表 明,该预取模型 不仅具有 较高 的命 中 b 提 b rv k 率 ,而且在一定程度 上还 减少了对 带宽的需求 。 关t词 :We b缓存 ;Ma o 链;预测模 型 ;We r v k b预取
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第 3 卷 第 1 期 2 l
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2 0 年 6月 06
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公共经济预测和决策 第6章 马尔科夫预测法

公共经济预测和决策 第6章 马尔科夫预测法
机过程。
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5
例6.3 设 Z (t ) 是未来第 t个交易日收盘时的
上证指数,t T1,2,3, ,则 Z(t),tT是
随机过程。
例6.4 考查未来第 t个交易日上证指数的涨 跌情况,记
1, 上涨
Z(t)0,平盘 tT1,2,3,
1,下跌
则Z(t),tT是一随机过程。
• 即 k步转移概率矩阵等于一步转移概率矩阵
的 k次幂。
i
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• 例6.6 设马尔科夫链的一步转移概率矩阵
为:

0
0
1

P 1 0 0

1 3
1 3
1 3

• 求三步转移概率矩阵 P(3) ,并写出 t时刻之 状态3到 t 3时刻各状态的转移概率。
P(2) P2 0.4 0.2 0.4 0.4 0.2 0.4
0.5 0.25 0.250.5 0.25 0.25
0.43 0.255 0.315 0.44 0.26 0.3
0.425 0.2625 0.3125
• 因此,购买C品牌的顾客在未来第二个月购买A品 牌的概率为0.425,购买B品牌的概率为0.2625。
P(t的) 乘P积t ,即
pt p0Pt p0Pt
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• 一般地,设马尔科夫链 Z t,t T0 ,1 ,2 , 的状态
空间为
,S 则1 的,2,概 率,n分布 Z 0
Z0 1 2 … n
p p10
p
0 2

p
0 n
• 称为马尔科夫链 Zt,t的T初始分布。 的概Z t 率分 布

(仅供参考)kov模型简介以及如何采用Treeage Pro软件进行基于Markov模型的卫生经济学评价

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Markov模型简介以及如何采用Treeage M k TPro软件进行基于Markov模型的卫生经济学评价缘梦缘邮g@邮箱: moonlight2006h@卫生经济学评价的基本概念目标人群干预组对照组总投入(成本)效果效用效益总投入(成本)效果效用效益成本效果比成本效用比成本效益比成本效果比成本效用比成本效益比增量成本增量成本增量成本效用比效果比效益比基于Markov模型进行卫生经济学评价的基本原理☐Markov 模型,也称为疾病转归模型⏹将所研究的疾病按其对健康的影响程度划分为多个不同的健康状态,并根据各状态在一定时间内相互间的转换概率模拟疾病的发展过程, 结合每个状态上的资源消耗和健康结果, 通过多次循环运算 估计出疾病发展的结局及其医疗费用环算,估计疾病展局其疗费用(或节省的资源消耗)。

Markov模型的简单示意图#☐椭圆形: 状态健康☐箭头: 转换方向☐箭头上方的数字: 转换概率疾病死亡0.10##Markov 模型的基本构成☐States:状态(如:疾病, 健康和死亡)☐Cycle length :循环周期(如:1 年)如☐Initial probabilities:初始概率(如:1:疾病, 0:健康, 0:死亡)健康死亡☐Transition probabilities:转换概率☐Rewards/tolls:健康效用值或成本☐Termination condition:终止条件构建Markov模型的基本步骤‐1☐1、根据研究目的和疾病的自然病程设立Markov状态, 确定各状态间可能存在的相互转换。

⏹病程不能从某一状态向其它状态转换的状态称病程不能从某状态向其它状态转换的状态称为吸收态( absorbing states) , 它是循环的终点,经过一定的循环之后所有的队列成员都应转换#到该终点状态上。

健康疾病死亡0.10##构建Markov模型的基本步骤‐3☐3、确定各状态的效用值及其在每个周期中的资源消耗⏹健康效用值是计算质量调整生命年( qualityadjusted life year, QALY) 时所用的生命质量调整year权重,通常将完全健康状态的效用值定义为1,死亡为0。

人力资源 马尔可夫模型-概述说明以及解释

人力资源 马尔可夫模型-概述说明以及解释

人力资源马尔可夫模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述引言部分介绍了本文的主题:人力资源管理中的马尔可夫模型。

本文将首先对人力资源管理和马尔可夫模型进行概述,然后探讨马尔可夫模型在人力资源管理中的应用,并分析其优势和局限性。

人力资源管理是利用组织内部和外部人力资源,通过合理配置、激励和培养等手段,实现组织目标的过程。

它旨在通过合理的人力资源管理策略,促进员工的发展和组织的持续发展。

在当今竞争激烈的商业环境中,人力资源管理对于组织的成功至关重要。

它不仅涉及到员工的招聘、培训、绩效评估等方面,还包括员工流动、离职、晋升等方面。

马尔可夫模型是一种用来描述状态的数学模型,它是基于概率统计理论的一种重要工具。

马尔可夫模型假设当前状态只与前一状态相关,与更早的历史状态无关。

因此,它可以被用来预测未来状态的概率。

马尔可夫模型在人力资源管理中的应用正在逐渐引起关注。

本文将详细介绍马尔可夫模型的基本概念、原理和应用领域。

同时,还将探讨马尔可夫模型在人力资源管理中的具体应用,例如员工流动预测、绩效评估等方面。

通过对这些具体案例的分析,我们将深入了解马尔可夫模型在人力资源管理中的作用和效果。

此外,本文还将对马尔可夫模型进行优势和局限性的分析。

尽管马尔可夫模型在人力资源管理中有一定的应用潜力,但它也存在一些限制和挑战。

我们将探讨这些问题,并提出改进的建议,以期在实际应用中更好地发挥马尔可夫模型的作用。

通过对人力资源管理和马尔可夫模型的综述,本文旨在展示马尔可夫模型在人力资源管理中的潜力和局限性,并为人力资源管理者提供一些实际应用的建议和思路。

希望读者通过本文的阅读,能够对人力资源管理中的马尔可夫模型有一个全面而深入的了解。

1.2 文章结构文章结构部分的内容:本篇文章将按照以下结构进行展开。

首先,在引言部分,我们会对人力资源管理和马尔可夫模型进行简要概述,并介绍本文的目的。

接着,在正文部分,我们将详细探讨人力资源管理的概念和重要性,并对马尔可夫模型进行介绍,包括其基本原理和应用领域。

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Z eghu 4 0 1 ,C ia h n zo 50 5 hn ) 2 C mpt g C ne, h nzo ntueo eo at a Id s y M n gm n, h nzo 5 0 5 C ia . o ui etr Z egh u Is t fA rn u cl n ut a ae et Z eghu 4 0 1 , hn ) n it i r
摘 要 :介 绍 了基 本 的 Mak v浏 览 预 测 模 型 ; 论 了 扩 展 的 Mak v浏 览 预 测 模 型 , ro 讨 ro 包括 隐 Mak v ro
模 型 、 Makv模 型 、 合 模 型 、 构 相 关 性 模 型 ; 述 了各 个 模 型 的 算 法 及 其 优 缺 点 ; 析 了 Makv 多 ro 混 结 综 分 ro
h ag r h T e l o t m a d d a tg s n d s d a t g s f e c mo e r s mma ie i n a v n a e a d ia v na e o a h d l ae u r d.F n l s me r b e o r o b n vg t n z i al o p o l ms f Ma k v we a iai y o p e it n mo es a e p i td o t fr f r e e e r h. rd c i d l r o ne u o u t r r s a e o h .
Ab ta t Ma k v r d c in src : r o p e it mo e s t e a i o b p ee e i g a d p ro aie rc mme d t n e h iu o d l i h b ss f r we r ft h n n e s n l d e o z n ai tc n q e。 T i a e o hs p p r i l n r u e b sc f t it d c s a i Ma k v r d ci n s r v o r o p e it mo e .T e s v r l xe d d o d 1 h n e e a e tn e Ma k v W e a iai n r d ci n ro b n vg t p e it mo e s r i t d c d o o d l a e nr u e , o
ic u i g i d n n l d n hd e Ma k v r o mo e ,mu i dl h —Ma k vபைடு நூலகம்mo e ,h b d r o d l y r Ma k v i r o mo e , s u tr l r lt n—b s d d l t cu a — e ai r o a e Ma k v mo e a d O n r o d l n S o .
S r e f Ma k v we r d c i n mo e u v y o r o b p e it d l o
L U ho H i WU Qn a I C a u. igT o
( .D p r e to o ue c n ea d A piao , Z e gh u Istt o eo at a Id sy Maae n, 1 e a m n fC mptrSi c n pl t n t e ci h nzo ntue fA rnui l nut ngmet i c r
在 众 多 的 浏 览 模 型 中 , ro Mak v模 型 是 一 种 简 单 而 有
准 确 的 预 测 , 导 航 工 具 实 现 对 用 户 浏 览 提 供 有 效 帮 助 是
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效 的 模 型 。Mak v模 型 最 早 是 z K R ro U E MAN【等 人 于 1 9 ’ 1 99 年 提 出 的一 种 用 途 十 分 广 泛 的 统 计 模 型 , 将 用 户 的 浏 它 览 过 程 抽 象 为 一 个 特 殊 的 随 机 过 程— — 齐 次 离 散
Re iw n ve a d Comme t n
Mak v网页预 测 模 型综 述 ro
刘 超 慧 ,吴 庆 涛 ( .郑 州 航 空 工 业 管 理 学 院 计 算 机 科 学 与 应 用 系 , 南 郑 州 4 0 1 ; 1 河 50 5 2 .郑 州 航 空 工 业 管 理 学 院 计 算 中心 ,河 南 郑 州 4 0 1) 50 5
浏 览预 测 模 型 需要 深 入研 究 的 问题 。
关 键 词 :数 据 挖 掘 ;Makv模 型 ;偏 爱 度 ;浏 览路 径 预 测 ro
中 图 分 类 号 :T 3 3 P 9 文献 标识码 : A 文 章 编 号 :1 7 - 7 0 2 1 ) 8 0 0 - 4 6 4 7 2 (0 0 1 - 0 1 0
K y wo d :d t n n ;Ma o d l r f r n e; e e r h p e it n e r s a a mi i g  ̄ v mo e ;p e e e c r s a c r d ci o
建立 有效 的用 户浏 览预测 模 型 , 用 户 的浏览 做 出 对
Mak v模 型 ,用 转 移 概 率 矩 阵 描 述 用 户 的 浏 览 特 征 , ro 并 基 于 此 对 用 户 的 浏 览 进 行 预 测 。 之 后 , O R S 等 采 B E GE t l
在 浏 览 预 测 模 型 方 面 ,很 多 学 者 都 进 行 了 卓 有 成 效
的研 究 。A E 提 出 了 基 于 概 率 模 型 的 预 取 方 法 , 据 Z Rt 】 根
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