宁波seo优化:用户行为基于混合Markov模型对电子商

　　搜索引擎用户行为的组分析为用户提供个性化服务。了准确地描述用户行为的动态，建议使用马尔可夫混合模型来对电子商务搜索引擎的行为模式进行分组。模型假设每种类型的用户行为都可以用马尔可夫模型的形式表示。用户使用搜索引擎时，每个用户属于某个具有一定概率的组，行为顺序为用户由相应的马尔可夫模型生成。时，为了解决参数估计和自动模型选择问题，将阴阳贝叶斯调和理论应用于混合模型，并将函数和算法应用于混沌模型。

　　该模型提出了自适应梯度。真结果表明，与经典的最大等待算法（EM）相比，基于贝叶斯阴阳机的自适应梯度算法可以进行参数学习和模型选择。高效，更准确。
　　后，将所提出的分类方法应用于真实电子商务搜索引擎的点击日志，并且先前验证了模型的有效性。键词：马尔可夫模型，最大等待算法，模型分组，阴阳贝叶斯，和声函数数CLC：TP391.3文献编码：A搜索中用户行为模式的集中度基于基于模型MarkovQINJun1*，计算机科学肖Rong2学院混合的电子商务搜索引擎用户行为的行为集群MarkovModèle模式的混合-COMMERCE引擎，美国南方大学，湖北武汉中心430074; Ta淘宝（中国）有限公司软件公司，浙江杭州310099：将客户行为模式分组对于为电子商务应用提供更具体的服务非常有用。马尔可夫模型上，建议在电子商务网站的搜索引擎上解决这个问题。模型假设使用搜索引擎的每个客户端的行为可以由马尔可夫模型表示，并且每个用户被分配给特定的c。
　　于Ying-Yang贝叶斯和声学习理论，设计了相应的和声函数和自适应梯度算法来处理参数学习和模型选择任务。验结果表明自适应梯度算法可以实现该模型。对于EM算法，以更自动和有效的方式选择和学习参数。种聚类方法最终应用于www.taobao.com上的实际搜索引擎点击日志，结果表明该方法已经提出了基于马尔可夫模型的捕获模型来解决搜索引擎上的这个问题。索E. Commerce模型：该模型假设使用搜索引擎的每个客户端的行为可以由Markov模型和每个用户表示。于Ying.Yang（BYY）贝叶斯和声学习理论，设计了相应的和声函数和自适应梯度算法来处理参数，学习和模型选择任务。种自适应梯度算法使得有可能比EM算法更自动，更有效地执行模型和参数学习选择。后，这种聚类方法应用于搜索引擎的真实世界点击通过日志。在www.taobao上找到。果表明，该方法可以有效地捕捉客户行为的本质。键词：马尔可夫模型; Expectation.Maximization（EM）算法;基于模型的聚类; Ying.Yang（BYY）贝叶斯;和谐功能在搜索引擎日志中分析用户行为，以帮助我们了解用户如何与系统交互并将其应用于许多领域，例如改进界面设计用户[1]。高搜索结果的相关性[2-3]，自定义搜索结果[4-5]，优化系统性能[6]等。于搜索引擎日志的一般分析，许多研究人员已经做了大量的研究[7-8]。着电子商务的发展，越来越多的用户正在使用搜索引擎来寻找他们需要的产品。子商务搜索引擎用户的行为与一般搜索引擎有很大不同。户不仅可以点击搜索结果，还可以收集或购买感兴趣的项目。
　　1给出了来自www.taobao.com的用户动作序列的一些示例。于点击序列数据对用户行为模式进行分组构成了对用户行为进行全面分析的基础。于距离的分组方法对静态矢量特征数据分组有积极的影响。是，本文中讨论的用户点击行为数据具有明显的动态：用户不断跳过一个动作到另一个。
　　果你打算使用矢量来代表一个序列，每个组件代表相应的动作出现的号码，然后使用基于距离的方法，因为K.means，谁可以失去的动力用户行为并影响群集效果。
　　些研究人员使用混合马尔可夫模型或隐马尔可夫混合模型[9]来模拟Web上用户的浏览行为。此基础上，本文提出利用马尔可夫混合模型使用搜索引擎对电子商务进行用户行为建模，并采用基于模型的分类方法来反映动作的动态。户。
　　于基于模型的聚类方法，最大等待算法（最大化，EM）通常用于估计参数。是，此方法有一个先决条件：组件模型的数量K是已知的。于本文的关键信息未知，因此必须解决模型选择问题。然许多学者提出的选择标准，如赤池信息准则（AIC）许多模型，贝叶斯信息准则（BIC）和最小描述长度（MDL），全部重复估计不同值的参数的过程需要大量的计算时间。提出了贝叶斯和谐学习系统Ying.Yang（BYY）和[10]的理论，提供了一个通用的统计学习框架，不仅可以用来解释许多现有的学习方法，但也适用于有限的样品。入的混合模型学习问题提供了一种在实现参数估计时选择模型的新机制，主要目标是最大化和谐函数。于该理论，马金文及其合作者提出了高斯混合模型的和声函数，用自适应梯度算法求解模型参数，并自动选择模型。文将BYY理论应用于马尔可夫混合模型，提出了适当的混合和声函数，并推导出相应的梯度算法，解决了模型中自动选择模型的问题。习参数。用户行为建模首先，如何从搜索引擎日志中重构用户的动作序列，然后使用混合马尔可夫模型来模拟用户行为和基于模型的聚类方法。文从www.taoba.com搜索引擎的一键式序列日志重建一系列用户操作，其中包含用户向搜索引擎请求的URL。些数据的处理带来两个问题：）如何区分用户的不同行为。先，根据用户在使用搜索引擎时的不同意图定义了15个动作：new.search，page，sort，change.tab，location.filter，price.filter，prepay.filter，other .filter，compass，relative.search，change.category，change.mode，宁波seo优化click，buy，other。文本使用一个集来表示S= {s}，0≤s≤14，然后映射这些动作的URL。）如何区分不同的序列。IP地址不足以区分不同的用户。户可以每天多次使用搜索引擎。
　　个URL请求的cookie ID都保存在日志文件中。此，本文假定cookie ID和IP地址唯一地标识用户操作序列，并且URL映射生成的操作按时间顺序保存。果同一用户的两个动作时间间隔超过30μm，则存在两个不同的序列。

　　给出了包含大约1800万个序列的数据集，表示为O= {On| n = 1，...，N}。
　　个On序列由集合S的状态的序列，例如：On= 0，1，2，12，13，结论为了分析引擎的用户的行为在电子商务网站中搜索，本文提出了用于建模用户动作序列的Markov的一流混合模型和用于对用户行为进行分类的基于模型的方法。距离分类算法相比，分类方法可以更好地反映用户行为的动态特征。时，对于基于模型的聚类方法，组件模型的数量K是必要的先决条件。于K的选择问题，通常选择形成具有不同K值的不同模型，并且根据AIC或BIC的标准选择K的值，其具有高计算成本。文将贝叶斯和谐阴阳学习理论应用于混合马尔可夫模型，提出了该模型的和声函数和自适应梯度算法，可以解决学习参数和模型的自动选择。
　　真数据实验表明，与EM算法相比，基于阴阳贝叶斯机器的自适应梯度算法可以更有效地进行参数学习和模型选择。后，将马尔可夫混合模型和自适应梯度算法应用于电子商务搜索引擎用户行为的分类，从而可以检验该方法的可行性。
　　下一个研究计划包括：首先，用作组件模型的高阶马尔可夫模型，其允许在序列中建模更多数量的依赖性，其次，可以建模序列的持续时间。个时间模型（例如，指数衰减模型）可以用作混合模型的组件。些改进将使我们能够更准确地分析用户的行为。外，我们将进一步分析用户在此分组结果中的行为，例如：分析不同类型的动作序列的长度，搜索结果的相关性分析以及用户的高级搜索行为。"
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