基于离散Markov模型的Web用户行为预测算法的研究

基于离散Markov模型的Web用户行为预测算法的研究

在许多应用中，能够准确地预测用户的行为是非常重要的。近年来，利用机器学习技术对用户行为进行建模和预测的研究已经引起了广泛的关注。其中，离散Markov模型是一种很好的选择，因为它能够考虑到用户之间的交互，并且可以适应不同的场景和数据。

本文提出了一种基于离散Markov模型的Web用户行为预测算法，并用Matlab实现了该算法。具体来说，我们首先将用户的访问序列映射为一个离散状态空间，并通过统计分析计算每个状态出现的概率，预测下一个状态的出现概率。然后，根据所得到的转移矩阵，可以对用户的下一个行为进行预测。

下面是实现该算法的Matlab代码：

% 预处理原始数据，将用户行为序列转化为状态序列
action_seq = read_data('data.txt');
[state_seq, state_desc