基于web-logmining的n元预测模型

随着web上用户访问信息的不断增加,特别是web服务器可提供大量的日志文件,使得有可能对这些大数据集进行知识挖掘,例如,对用户未来的访问进行预测.提出了一种利用服务器日志文件,运用n元(n-gram)预测模型对用户未来可能进行的web访问请求进行预测.这种模型会选择性地对用户可预测的请求进行预测,从而大大提高了预测精度.实验证明,在自然语言中普遍适用的n元预测模型同样适用于网页预测.同时,采用了一种有效的简化手段,大大压缩了模型的大小,使得5元模型和传统的2元模型大小基本相同,而预测精度提高了1倍.该结果可以广泛地运用到web上,包括网页的预发送、预取、推荐以及web上的caching机制.试验是建立在真实的web日志上的,该算法无论在预测精度上还是在可适用度上都优于以往的算法.