专利名称：一种基于Markov模型的用户行为预测方法专利类型：发明专利发明人：张晖,陈娟
申请号：CN201610165103.2申请日：20160322公开号：CN105809364A公开日：20160727
摘要：本发明公开了一种基于Markov模型的用户行为预测方法，首先采用基于信息熵的最佳阶数选取算法确定Markov模型的最佳阶数，然后根据该最佳阶数采用加权Markov模型来近似高阶Markov模型，最后对该加权Markov模型采用基于反馈的自适应权值修正方法进行修正，输出预测的业务状态。本发明能较为灵活地利用样本，仅需较少的样本量即可预测，成本较低，且其通过加权方式反映每一步历史与当前状态的相关性，并采用反馈机制自适应更新相应权值，从而能够准确地计算高阶Markov模型，极大提升预测精准度。
申请人：南京邮电大学
地址：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
国籍：CN
代理机构：南京经纬专利商标代理有限公司
代理人：刘传玉
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