Compression and application of transition probability matrix in Markov prediction model
马尔可夫预测模型的压缩与应用研究

Markov预测模型是Web预取与个性化推荐技术的基础。大量Web对象的存在使得用户浏览转移状态激增，导致预测模型出现了巨大的空间复杂度问题。基于网站链接结构（WLS），针对Markov预测模型中的转移概率矩阵，提出一种基于行相似与列相似的相似度度量方法。首先计算出相似矩阵，然后利用行相似、列相似获得相似页面并压缩在一起，减小了Markov模型中的状态个数。实验表明，该模型具有较好的整体性能和压缩效果，在预取效率方面能够保持较高的预测准确率和查全率。