En av de vanligaste modellerna för att förstå mänsklig navigering på webben är Markovs kedjemodell, där webbsidor representeras som tillstånd och hyperlänkar som sannolikhet för navigering från en sida till en annan. Framför allt har mänsklig navigering på webben tänkts tillfredsställa den minneslösa Markov egendom som anger att nästa sida en användare besöker endast beror på hennes nuvarande sida och inte på tidigare besökta. Denna idé har hittat sin väg i många program som Google PageRank algoritm och andra. Nyligen föreslog nya studier att mänsklig navigering bättre kan modelleras med hjälp av högre ordning Markov kedjemodeller, dvs nästa sida beror på en längre historia av tidigare klick. Ändå är detta resultat preliminärt och förklarar inte den högre komplexiteten hos modeller i kedjan Markov, vilket är anledningen till att den minneslösa modellen fortfarande används i stor utsträckning. I detta arbete presenterar vi grundligt en rad avancerade inferens metoder för att bestämma lämplig Markov kedja ordning. Vi lyfter fram styrkor och svagheter hos varje metod och tillämpar dem för att undersöka minnet och strukturen hos mänsklig navigering på webben. Våra experiment visar att komplexiteten hos högre ordermodeller växer snabbare än deras användbarhet, och därmed bekräftar vi att den minneslösa modellen utgör en ganska praktisk modell för mänsklig navigering på en sidnivå. Men när vi utökar vår analys till en aktuell nivå, där vi abstraherar bort från specifika sidövergångar till övergångar mellan ämnen, finner vi att det minneslösa antagandet kränks och specifika regulariteter kan observeras. Vi rapporterar resultat från experiment med två typer av navigationsdata (målorienterade vs. fri form) och observerar intressanta strukturella skillnader som utgör ett starkt argument för mer kontextuella studier av mänsklig navigering i framtida arbete.
Dessutom, Singer et al. REF utförde experiment för att ta reda på om mänsklig navigering är Markovian, vilket innebär att nästa klick av en användare är bara beroende av det senaste klicket.
Detecting Memory and Structure in Human Navigation Patterns Using Markov Chain Models of Varying Order
{'venue': 'PLoS ONE, vol 9(7), 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Medicine']}