%0 Journal Article
%T 基于隐反馈的类时齐Markov推荐模型
%A 刘胜宗
%A 廖志芳
%A 胡佳
%A 樊晓平
%J 电子学报
%P 703-710
%D 2014
%R 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.04.013
%X 传统Markov链模型在用户浏览行为预测方面体现出较好的性能，但不能很好的体现出用户的兴趣度和所推荐的页面的重要性，因此本文提出类时齐Markov模型.该模型给不同的类别用户单独创建时齐Markov模型，并用时齐Markov模型的平稳分布表征用户的访问兴趣和页面的重要程度.本文进而提出了基于隐反馈的类时齐Markov推荐模型，在真实的WEB服务器日志数据上的实验证明，类时齐Markov模型具有更好的推荐性能.
%K Web挖掘
%K 类时齐Markov模型
%K 平稳分布
%K 用户聚类
%K 个性化推荐
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract8196.shtml