Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Predicting & Analyzing the Web User Navigational Behavior. Grey Relational pattern Analysis
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Bindu Madhuri Ch
ISBN: 9786206166962
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 284
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 56333 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:Код товара: 767517
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Mainly focus on the problem of building models to represent past users behavior, that are able to predict the most likely links a user will request when viewing a page. WUM specifically designed to carry out applications by analyzing the usage data. The results of the Grey clustering algorithm used as the input for Grey Moving Probability Markov Model to predict users’ next visit. This approach models navigation sessions and for predicting the next navigation step using transition probabilities with two estimation approaches. Prediction is a way of analyzing historical information to calculate the most possible probability of next request; the browsing pattern when the future users and customers are surfing the web site is matched. There are many web based advantages to implement the prediction, such as, web site personalization, structure appropriate web site, business intelligence etc. The transaction probabilities are more suitable for predicting the users’ next request. In the prediction model, Variable Length Markov Chain is used to predict the category of users’ next state with the transaction probability.
Ключевые слова: Grey Relational Analysis, HMM, AHP, GHAP, Web Mining