Med mer och mer information tillgänglig på Internet har uppgiften att göra personliga rekommendationer för att hjälpa användarens navigering blivit allt viktigare. Med tanke på att det kan finnas miljontals användare med olika bakgrunder som får tillgång till en webbplats varje dag, är det omöjligt att bygga ett separat rekommendationssystem för varje användare. För att ta itu med detta problem kan klusterteknik först användas för att upptäcka användargrupper. Därefter kan användarnavigeringsmönster för varje grupp upptäckas, så att en webbplats kan anpassas till varje enskild grupps intresse. I detta dokument föreslår vi att modellera användaråtkomstsekvenser som stokastiska processer, och en blandning av Markov modeller baserade tillvägagångssätt tas för att kluster användare och att fånga de sekventiella relationer inneboende i användaråtkomst historia. Flera viktiga frågor som uppstår vid konstruktionen av Markovmodellerna tas också upp. Den första frågan ligger i komplexiteten i blandningen av Markov modeller. För att förbättra effektiviteten i att bygga / underhålla blandningen av Markov modeller, utvecklar vi en lätt adaptiv algoritm för att uppdatera modellparametrarna utan att räkna om modellparametrar från grunden. Den andra frågan gäller det korrekta urvalet av utbildningsdata för att bygga upp blandningen av Markovmodeller. Vi undersöker två olika strategier för urval av utbildningsdata och utför omfattande experiment för att jämföra deras effektivitet på en verklig datauppsättning som genereras av ett webbaserat kunskapshanteringssystem, Livelink.
- Ja, det är jag. Liu. och X. Huang REF använder en blandning av Markov modeller för att gruppera användare baserat på deras historiska åtkomstsekvenser.
Personalized Recommendation with Adaptive Mixture of Markov Models
{'venue': 'J. Assoc. Inf. Sci. Technol.', 'journal': 'J. Assoc. Inf. Sci. Technol.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}