Navigation via webben, colloquially kallas "surfing", är en av de viktigaste aktiviteterna för användare under webbinteraktion. När användare följer en navigeringsled tenderar de ofta att bli desorienterade när det gäller målen för deras ursprungliga fråga och därmed upptäckten av typiska användarleder kan vara användbart för att ge navigeringshjälp. Här ger vi en teoretisk grund för användarnavigering i termer av entropi av en underliggande Markov kedja modellerar webbtopologin. Vi presenterar en ny metod för inkrementell beräkning online av entropin och ett stort avvikelseresultat avseende längden på ett spår för att förverkliga den nämnda entropin. Vi tillhandahåller en felanalys för vår uppskattning av entropin i termer av skillnaden mellan de empiriska och faktiska sannolikheterna. Därefter anger vi tillämpningar av vår algoritm inom området för datautvinning på webben. Slutligen presenterar vi en förlängning av vår teknik till högre ordning Markov kedjor genom en lämplig minskning av en högre-order Markov kedja modell till en första-order en.
Levene och Loizou REF introducerade en ny algoritm för beräkning av Markovkedjans entropi som representerar spåren av webbsidor som navigeras av en användare eller en grupp användare.
Computing the entropy of user navigation in the web
{'venue': 'International Journal of Information Technology and Decision Making', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}