Abstract-Markov-modeller har i stor utsträckning använts för att representera och analysera användarens navigationsdata på webben. I tidigare arbete har vi föreslagit en metod för att dynamiskt utöka ordningen på en Markov-kedjemodell och en kompletterande metod för att bedöma den prediktiva kraften i en sådan variabellång Markov-kedja. Här ser vi över dessa två metoder och föreslår en ny metod för att mäta förmågan hos en modell med variabel längd Markov att sammanfatta användarens webbnavigeringssessioner upp till en viss längd. Även om den sammanfattande förmågan hos en modell är viktig för att möjliggöra identifiering av användarens navigeringsmönster, förmågan att göra förutsägelser är viktig för att förutse nästa länk val av en användare efter att ha följt en given spår så att till exempel att anpassa en webbplats. Vi presenterar en omfattande experimentell utvärdering som ger starka bevis för att förutsägelsenoggrannheten ökar linjärt med summeringsförmåga.
Borges och Levene REF föreslår en förbättrad metod för att sammanfatta webbnavigeringssessioner baserat på en modell med variabel längd Markov.
Evaluating Variable-Length Markov Chain Models for Analysis of User Web Navigation Sessions
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}