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移动互联环境下基于改进Markov融合模型的用户行为预测算法
被引量：
1
1
作者
张晖
征原
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第10期3029-3032,共4页
在移动互联环境下,随着用户需求的不断增加,业务类型变得日益多样。然而不同类型的网络业务具有完全不同的Qo S指标要求和网络资源需求,从而导致有限的网络资源难以同时满足各类业务的Qo S要求。通过对各用户下一业务类型的预测,相应地...
在移动互联环境下,随着用户需求的不断增加,业务类型变得日益多样。然而不同类型的网络业务具有完全不同的Qo S指标要求和网络资源需求,从而导致有限的网络资源难以同时满足各类业务的Qo S要求。通过对各用户下一业务类型的预测,相应地预留并配置最佳的网络资源,可有效解决上述问题。因此,提出一种基于改进Markov融合模型的用户行为预测算法。首先,建立面向各单一用户的多阶Markov预测模型,进而引入业务偏爱度修正上述模型,以提高行为预测的准确度;其次,利用用户综合相似度,建立目标用户的最近邻用户集,以此形成多用户多阶Markov融合预测模型,从而实现对目标用户行为的精准预测。仿真结果验证了该算法的有效性。
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关键词
移动互联环境
用户行为
预测算法
MARKOV模型
业务
偏爱
度
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职称材料
题名
移动互联环境下基于改进Markov融合模型的用户行为预测算法
被引量：
1
1
作者
张晖
征原
机构
南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室
苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第10期3029-3032,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61471203)
江苏省"青蓝工程"资助项目(2016)
+2 种基金
南京邮电大学"1311"人才计划资助项目(2015)
江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题(KJS1518)
国家科技重大专项资助项目(2012ZX03001008-003)
文摘
在移动互联环境下,随着用户需求的不断增加,业务类型变得日益多样。然而不同类型的网络业务具有完全不同的Qo S指标要求和网络资源需求,从而导致有限的网络资源难以同时满足各类业务的Qo S要求。通过对各用户下一业务类型的预测,相应地预留并配置最佳的网络资源,可有效解决上述问题。因此,提出一种基于改进Markov融合模型的用户行为预测算法。首先,建立面向各单一用户的多阶Markov预测模型,进而引入业务偏爱度修正上述模型,以提高行为预测的准确度;其次,利用用户综合相似度,建立目标用户的最近邻用户集,以此形成多用户多阶Markov融合预测模型,从而实现对目标用户行为的精准预测。仿真结果验证了该算法的有效性。
关键词
移动互联环境
用户行为
预测算法
MARKOV模型
业务
偏爱
度
Keywords
mobile Internet environment
user behavior
prediction algorithm
Markov model
service preference degree
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
移动互联环境下基于改进Markov融合模型的用户行为预测算法
张晖
征原
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
1
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