När användare interagerar med webben idag lämnar de sekventiella digitala spår i stor skala. Exempel på sådana mänskliga spår inkluderar webbnavigering, sekvenser av online restaurang recensioner, eller online musik spellistor. Att förstå de faktorer som driver produktionen av dessa spår kan vara användbart för t.ex. att förbättra underliggande nätverksstrukturer, förutsäga användarens klick eller förbättra rekommendationer. I detta arbete presenterar vi en allmän strategi som kallas HypTrails för att jämföra en uppsättning hypoteser om mänskliga stigar på webben, där hypoteser representerar uppfattningar om övergångar mellan stater. Vår strategi använder Markovs kedjemodeller med Bayesian inference. Den huvudsakliga tanken är att införliva hypoteser som informativ Dirichlet tidigare och att utnyttja känslighet Bayes faktorer på föregående för att jämföra hypoteser med varandra. För att locka Dirichlet tidigare från hypoteser, presenterar vi en anpassning av den så kallade (trial) roulette metoden. Vi demonstrerar den allmänna mekaniken och tillämpligheten av HypTrails genom att utföra experiment med (i) syntetiska spår för vilka vi kontrollerar de mekanismer som har producerat dem och (ii) empiriska spår som härrör från olika domäner, inklusive webbplatsnavigering, affärsrecensioner och onlinemusik spelade. Vårt arbete utökar repertoaren av metoder som finns tillgängliga för att studera mänskliga stigar på webben.
Singer m.fl. I REF föreslås HypTrails för jämförelse av hypoteser på mänskliga stigar.
HypTrails: A Bayesian Approach for Comparing Hypotheses About Human Trails on the Web
{'venue': "WWW '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}