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第 i8卷 第 12期 计 算 机 技 术 与 发展 Vd．18 No．12 2008年 l2月 COMPU rERTECHNoLOGYANDDEVEL0PMENT Dec． 2008 一 种改进的Markov预测模型方法 张友志，胡国胜 ，程玉胜 (安庆师范学院计算机与信息学院，安徽 安庆 246133) 摘 要：马尔可夫 (M~rkov)模型的链式结构简便易行，适合作为一个预测模型来预测用户的页面访问模式。针对Markov 原始预测模型算法时间和空间高开销的缺点，引入聚类方法对模型进行改进，以有效降低原始Markov预测模型计算开 销。改进的Markov模型虽较好地克服了原始Markov模型的缺陷，但在提高效率的同时，模型的预测准确度有所降低。 不过由于是将高阶Markov模型类别预测和低阶Markov模型页面预测相结合，和原始低阶Markov模型页面预测相比，准 确性具有一定优势。 关键词：Markov模型；访问模式；聚类方法 中图分类号：TP182 文献标识码：A 文章编号：1673—629X(2008)12—0078一O3 An ImprovedM ethodofM arkovForecastingM odel ZHANGYou．zhi，HU Guo-sheng，CHENG Yu—sheng (DepartmentofComputerandInformation，AnqingTeachers’College，Anqing246133，China) Abstract：ThechainstructureofM arkovmodelisconvenientandeasyforforecastinguser’sbrowsing patterns．FortheoriginalMarkov forecasting model’Sdisadvantageofh hspendingintimeandspace，improveonMarkovmodelthroughintroducingclustering approachin ordertoreducing calculationalspending oforiginalMarkovforceasting modeleffcetively．Improvde Markovmodelovercometheshortcom— ingoforiginalMarkovpreferably，butrdeucetheforecasting veracityatthes~rrletimeofimproving efficiency．Owing tOuniting thehigh — levelMarkovmodelsortforecasting andlow—IevelMarkovmodelpage1ayoutforecasting ．theimprovde Markovhasmoreadvantage thanoriginallow —levelMarkovpagelayoutforecasting intheveracity． Keywords：Markovmodel；browsingpattern ；clusteringapproach 0 引 言 表示的。通常聚类算法可以分为以下几类： 在对马尔可夫[](Markov)模型的实际研究与应 (1)划分的方法。 用中，人们发现原始的尤其是高阶的Markov预测模型 给定一个包含 ，z个对象或数据行，划分方法将数 空间时间计算开销非常的大，影响了系统的性能[，。 据集划分为 k个子集(划分)。其中每个子集均代表一 文中就此缺陷引入聚类这一数据挖掘中重要的研究分 个聚类 (足 )。也就是说，将数据分为k组，这些组应 支方法 ，以有效降低Markov预测模型的时间和空间开 满足以下要求：一是每组