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MODELING, DETECTING, AND PREDICTING USER BEHAVIOR WITH HIDDEN MARKOV MODELS

机译:使用隐藏的马尔可夫模型建模,检测和预测用户行为

摘要

Mechanisms model, detect, and predict user behavior as a user navigates the Web. In one embodiment, mechanisms model user behavior using predictive models, such as discrete Markov processes, where the user's behavior transitions between a finite number of states. The user's behavior state may not be directly observable (e.g., a user does not proactively indicate what behavior state he is in). Thus, the behavior state of a user is usually only indirectly observable. Mechanisms use predictive models, such as hidden Markov models, to predict the transitions in the user's behavior states.
机译:当用户浏览Web时,机制可以建模,检测和预测用户行为。在一个实施例中,机制使用诸如离散马尔可夫过程的预测模型来对用户行为进行建模,其中用户行为在有限数量的状态之间转变。用户的行为状态可能无法直接观察到(例如,用户未主动指示其所处的行为状态)。因此,用户的行为状态通常只能间接观察到。机制使用预测模型(例如隐马尔可夫模型)来预测用户行为状态的转变。

著录项

  • 公开/公告号US2009164395A1

    专利类型

  • 公开/公告日2009-06-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 LARRY P. HECK;

    申请/专利号US20070962753

  • 发明设计人 LARRY P. HECK;

    申请日2007-12-21

  • 分类号G06E1/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 19:35:34

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